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hadoop-mapreduce在maptask执行分析

MapTask执行通过执行.run方法: 1.生成TaskAttemptContextImpl实例,此实例中的Configuration就是job本身。 2.得到用户定义的Mapper实现类,也就是map函数的类。 3.得到InputFormat实现类。 4.得到当前task相应的InputSplit. 5.通过InputFormat,得到相应的RecordReader。 6.生成RecordWriter实例, 假设reduce个数为0,生成为MapTask.NewDirectOutputCollector 假设reduce个数不为0,但肯定是一个大于0的数,生成MapTask.NewOutputCollector 假设是有reduce的情况,在collector中会生成一个buffer的collector用来进行内存排序。 通过mapreduce.job.map.output.collector.class配置,默觉得MapTask.MapOutputBuffer 在MapOutputBuffer中: 通过mapreduce.map.sort.spill.percent配置内存flu...

Big Data时代来临

前段时间一直在搞Hadoop,把自己的学习心得分享给大家。个人水平有限,欢迎大家指出不足之处。 Hadoop的介绍和安装部署很多,我这就不废话了。它包括HDFS分布式文件系统,HBase分布式数据库,MapReduce编程模型。它适合于大数据的处理,例如FaceBook,google,百度之类的大公司用于日志处理、数据挖掘,一般的公司不会用到,除非是那些用来做噱头的。 随着IT的发展,我们已经步入了Big Data时代,如何管理这些结构化+非结构化的数据成为了摆在管理员面前的难题,为此,存储界老大EMC甚至专门成立了Big Data的实验室。 1、非结构化数据,例如视频、文档、Mp3等等,这些文件由于没有关系结构,所以存储起来相对来说是比较简单的,容量不够可以加存储,性能不够可以类似Scale-out搞多并发,或者类似Scale-up提高单个硬盘的性能,未来SSD变得更便宜之后,单个硬盘的性能也许不是问题。 2、结构化数据,典型的就是数据库,各个表之间有复杂的关系,所以当数据发展到一定的规模时,传统的关系型数据库已经无法满足需求,不管是从存储容量还是从性能上。目前采取的比较多的就是...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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