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搜索资源列表

  1. Hadoop源代码分析（MapTask）

  2. Hadoop的MapTask类源代码分析

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2016-06-09
    • 文件大小：225kb
    • 提供者：frank_20080215

  1. Hadoop源代码分析（MapTask辅助类 I）

  2. Hadoop的MapTask辅助类源代码分析（I）

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2016-06-09
    • 文件大小：162kb
    • 提供者：frank_20080215

  1. Hadoop源代码分析（MapTask辅助类，II）

  2. Hadoop中的MapTask辅助类的源代码分析（II）

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2016-06-12
    • 文件大小：154kb
    • 提供者：frank_20080215

  1. Hadoop源代码分析（MapTask辅助类，III）

  2. MapTask辅助类源代码分析III\ Hadoop

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2016-07-05
    • 文件大小：114kb
    • 提供者：frank_20080215

  1. hadoop_yarn讲解ppt

  2. 本ppt主要讲解yarn的基本架构,工作流程,基础库以及程序设计方法 容错等

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2017-12-08
    • 文件大小：1011kb
    • 提供者：xunyuqianli

  1. MapTask工作机制图文详解

  2. 今天小编就为大家分享一篇关于MapTask工作机制图文详解，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-26
    • 文件大小：162kb
    • 提供者：weixin_38597300

  1. MapTask阶段shuffle源码分析

  2. 今天小编就为大家分享一篇关于MapTask阶段shuffle源码分析，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-26
    • 文件大小：80kb
    • 提供者：weixin_38656989

  1. 为什么spark比mapreduce处理数据快

  2. 落地方式不同 mapreduce任务每一次处理完成之后所产生的结果数据只能够保存在磁盘，后续有其他的job需要依赖于前面job的输出结果，这里就只能够进行大量的io操作获取得到，性能就比较低。 spark任务每一次处理的完成之后所产生的结果数据可以保存在内存中，后续有其他的job需要依赖于前面job的输出结果，这里就可以直接从内存中获取得到，大大减少磁盘io操作，性能非常高。 处理方式不同 mapreduce的任务是以进程的方式运行在yarn集群中，比如有100个MapTask要运行，这里就需

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：68kb
    • 提供者：weixin_38651786

  1. 大数据常用组件流程

  2. MR 1.MapTask调用Inputformat方法创建一个RecordReader RecordReader以此调用nextkeyvalue getcurrentkey getcurrentvalue方法 获取传递给Mapper类，每读取一行数据就会调用一次map方法，然后将 通过逻辑处理后的输出到OutputCollector 2.Collector将数据缓存到环形缓冲区中，存满80%的数据后会溢出到溢出器 spiller中，然后再溢出器中进行分区和快速排序，将分区后的数据生成 几个文件（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：116kb
    • 提供者：weixin_38697444

  1. MapTask-源码

  2. MapTaskSaveo 该项目是使用版本11.2.2生成的。 开发服务器 为开发服务器运行ng serve 。 导航到http://localhost:4200/ 。 如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。 代码脚手架 运行ng generate component component-name生成一个新的组件。 您还可以使用ng generate directive|pipe|service|class|guard|interface|enum|module 。 建造 运行ng

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：153kb
    • 提供者：weixin_42136477

  1. hadoop作业调优参数整理及原理

  2. 当maptask开始运算，并产生中间数据时，其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。这中间的过程比较复杂，并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存，并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能。如上图所示，每一个map都会对应存在一个内存buffer（MapOutputBuffer，即上图的bufferinmemory），map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中，这个buffer默认是100MB大小，但是这个大小是可以根据job提交时的参数设定来调整

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：211kb
    • 提供者：weixin_38724349

  1. hadoop作业调优参数整理及原理

  2. 当maptask开始运算，并产生中间数据时，其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。这中间的过程比较复杂，并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存，并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能。如上图所示，每一个map都会对应存在一个内存buffer（MapOutputBuffer，即上图的bufferinmemory），map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中，这个buffer默认是100MB大小，但是这个大小是可以根据job提交时的参数设定来调整

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：211kb
    • 提供者：weixin_38689113

  1. Storm实时计算：流操作入门编程实践

  2. Storm是一个分布式是实时计算系统，它设计了一种对流和计算的抽象，概念比较简单，实际编程开发起来相对容易。下面，简单介绍编程实践过程中需要理解的Storm中的几个概念：Storm中Topology的概念类似于Hadoop中的MapReduceJob，是一个用来编排、容纳一组计算逻辑组件（Spout、Bolt）的对象（HadoopMapReduce中一个Job包含一组MapTask、ReduceTask），这一组计算组件可以按照DAG图的方式编排起来（通过选择StreamGroupings来控制

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：183kb
    • 提供者：weixin_38752897

  1. MapReduceV1：JobTracker端Job/Task数据结构

  2. 我们基于Hadoop1.2.1源码分析MapReduceV1的处理流程。在MapReduce程序运行的过程中，JobTracker端会在内存中维护一些与Job/Task运行相关的信息，了解这些内容对分析MapReduce程序执行流程的源码会非常有帮助。在编写MapReduce程序时，我们是以Job为单位进行编程处理，一个应用程序可能由一组Job组成，而MapReduce框架给我们暴露的只是一些Map和Reduce的函数接口，在运行期它会构建对应MapTask和ReduceTask，所以我们知道一

  3. 所属分类：其它

  1. MapReduceV1：JobTracker端Job/Task数据结构

  2. 我们基于Hadoop1.2.1源码分析MapReduceV1的处理流程。在MapReduce程序运行的过程中，JobTracker端会在内存中维护一些与Job/Task运行相关的信息，了解这些内容对分析MapReduce程序执行流程的源码会非常有帮助。在编写MapReduce程序时，我们是以Job为单位进行编程处理，一个应用程序可能由一组Job组成，而MapReduce框架给我们暴露的只是一些Map和Reduce的函数接口，在运行期它会构建对应MapTask和ReduceTask，所以我们知道一

  3. 所属分类：其它

  1. hadoop作业调优参数整理及原理

  2. 当maptask开始运算，并产生中间数据时，其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。这中间的过程比较复杂，并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存，并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能。如上图所示，每一个map都会对应存在一个内存buffer（MapOutputBuffer，即上图的buffer inmemory），map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中，这个buffer默认是100MB大小，但是这个大小是可以根据job提交时的参数设定来调

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：211kb
    • 提供者：weixin_38570296

  1. hadoop作业调优参数整理及原理

  2. 当maptask开始运算，并产生中间数据时，其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。这中间的过程比较复杂，并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存，并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能。如上图所示，每一个map都会对应存在一个内存buffer（MapOutputBuffer，即上图的buffer inmemory），map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中，这个buffer默认是100MB大小，但是这个大小是可以根据job提交时的参数设定来调

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：211kb
    • 提供者：weixin_38723461

  1. MapReduce处理流程

  2. MapReduce 的输入和输出 MapReduce 框架运转在键值对上，也就是说，框架把作业的输入看成是一组键值对，同样也产生一组键值对作为作业的输出，这两组键值对可能是不同的。 一个 MapReduce 作业的输入和输出类型如下图所示：可以看出在整个标准的流程中，会有三组键值对类型的存在。 MapReduce 的处理流程 mapper执行过程  第一阶段是把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片，形成切片规划。默认情况下，Split size = Block size。每一个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：585kb
    • 提供者：weixin_38734200