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MapReduce与批处理------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记14

之前的文章大量的内容在和大家探讨分布式存储,接下来的章节进入了分布式计算领域。坦白说,个人之前专业的重心侧重于存储,对许多计算的内容理解可能不是和确切,如果文章中的理解有所不妥,愿虚心赐教。本篇将和大家聊一聊分布式计算的一个子集:批处理。 批处理系统通常也叫脱机系统,需要大量的输入数据,运行一个作业来处理它,并产生一些输出数据。工作通常需要一段较长的时间(从几分钟到几天)。批处理作业通常是周期性地运行的(例如,一天一次)。批处理作业的主要性能度量通常是吞吐量。 1.MapReduce 批处理是我们构建可靠、可扩展和可维护应用程序的重要组成部分。而谷歌在2004年发布的批处理算法:MapReduce,是处理大规模数据集的重要模型,虽然与为数据仓库专门开发的并行处理系统相比,MapReduce是一种相当低级的编程模型,但它依然对批处理的模型理解有很大的帮助,所以我们以MapReduce作为起点,开启我们的批处理的计算之旅。 分布式存储系统与MapReduce MapReduce是一种相当生硬,野蛮的工具,但却十分有效。单个MapReduce作业:可以有一个或多个输入,并生成一个或多个输出。...

Hive metastore整体代码分析及详解

从上一篇对Hive metastore表结构的简要分析中,我再根据数据设计的实体对象,再进行整个代码结构的总结。那么我们先打开metadata的目录,其目录结构: 可以看到,整个hivemeta的目录包含metastore(客户端与服务端调用逻辑)、events(事件目录包含table生命周期中的检查、权限认证等listener实现)、hooks(这里的hooks仅包含了jdo connection的相关接口)、parser(对于表达树的解析)、spec(partition的相关代理类)、tools(jdo execute相关方法)及txn及model,下来我们从整个metadata分逐一进行代码分析及注释: 没有把包打开,很多类?是不是感觉害怕很想死?我也想死,咱们继续。。一开始,我们可能觉得一团乱麻烦躁,这是啥玩意儿啊这。。冷静下来,我们从Hive这个大类开始看,因为它是metastore元数据调用的入口。整个生命周期分析流程为: HiveMetaStoreClient客户端的创建及加载、HiveMetaStore服务端的创建及加载、createTable、dropTable、Al...

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