Mapreduce程序优化第7页

小程序优化建议

1.页面view节点少于1000，深度不要超过30层，子节点数不大于60个2.避免一瞬间多次请求接口，多次请求图片3.settimeout,setinterval,当前页面关闭后及时销毁4.尽量少的执行setData，Html页面不需要的变量不使用setData方法，直接用this.data缓存5.及时清理不使用的代码以及资源，包括：图片，引用插件（删除插件而不是删除引用）等6.尽量少的引用大图片

程_小白·2024-01-18 20:20

Hive入门

这些查询语句在Hive中被称作HQL，这些HQL会被翻译成MapReduce作业来执行。Hive把表和字段转换成HDFS中的文件夹和文件，并将这些元数据保持在关系型数据库中，如derby或mysql。

kongxx·2024-01-18 17:11

Hadoop之mapreduce参数大全-7

151.设置客户端与AM之间的IPC（Inter-ProcessCommunication）连接在发生超时时的最大重试次数yarn.app.mapreduce.client-am.ipc.max-retries-on-timeouts

OnePandas·2024-01-18 06:54

Hadoop之mapreduce参数大全-8

176.指定JobHistoryServer在缓存中存储的日期字符串的最大数量mapreduce.jobhistory.datestring.cache.size是ApacheHadoopMapReduce

OnePandas·2024-01-18 06:54

阿里云大数据ACA及ACP复习题（21~40)

（D）A:HDFSB:DFSC:RDDD:MapReduce解析：MAPREDUCE（分布式运算编程框架）22.以下选项中不属于MaxCompute特点的是(D)A:支持多种多种经典的分布式计算模型B:

周周的奇妙编程·2024-01-18 03:08

Mapreduce多reduce输出排序

在Mapreduce中，默认情况下多reduce输出是无序的，如果需要有序，可以使用两种方式：使用一个reduce，在内部实现排序使用多个reduce，实现全局排序区别：如果使用一个reduce实现排序

星辰fml·2024-01-17 21:21

2024.1.15 Spark 阶段原理,八股,面试题

2.简述Spark的四大特点3.简述Spark比Mapreduce执行效率高的原因4.简述SparkonYarn的两种部署模式的区别和特点5.Spark底层工作原理是怎样的6.RDD算子分成了哪几类,各自的特点是什么

白白的wj·2024-01-17 15:38

Hive架构设计

我们知道MapReduce和Spark它们提供了高度抽象的编程接口便于用户编写分布式程序，它们具有极好的扩展性和容错性，能够处理超大规模的数据集。

跟着大数据和AI去旅行·2024-01-17 08:12

Hadoop——HDFS、MapReduce、Yarn期末复习版（搭配尚硅谷视频速通）

一、HDFS1.HDFS概述1.1HDFS定义HDFS(HadoopDistributedFileSystem),它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。1.2HDFS优缺点（1）优点高容错性数据自动保存多个副

革斤要加油·2024-01-17 06:10

hadoop之shuffle

读取数据源2、将数据切片（每片128M），切分成一个个的split3、启动mapTask，mapTask个数和split个数一样，开始执行任务4、mapTask将数据读入内存，存在一个内存环形缓冲区（mapreduce.task.io.sort.mb

临界爵迹·2024-01-17 06:42

举例说明MapReduce的过程

1.MapReduce的核心思想和处理过程MapReduce的核心思想是分而治之，和归并排序的思想是一样的。

爬行的蜗牛_2020·2024-01-17 04:26

高阶函数

函数可以作为参数被传递实际应用场景：回调函数（callback）、常见的数组方法，如sortfiltermapreduce等函数可以作为返回值输出实际应用场景：闭包等各种场景相关应用实现AOPAOP（面向切面编程

Mr_Begin·2024-01-17 00:53

黑猴子的家：Kylin 快速入门之 Build Cube Error 解决和总结

1、kylin在build报错10020拒绝链接错误1）logsorg.apache.kylin.engine.mr.exception.MapReduceException:Exception:java.net.ConnectException

黑猴子的家·2024-01-17 00:20

Hadoop详解

核心内容包含hdfs和mapreduce。hadoop2.0以后引入yarn.hdfs是提供数据存储的，mapreduce是方便数据计算的。

武昌库里写JAVA·2024-01-16 21:20

78、Spark SQL之延伸知识之Hive On Spark

其底层默认是基于MapReduce实现的，但是由于MapReduce速度实在比较慢，因此这两年，陆续出来了新的SQL查询引擎。包括SparkSQL，HiveOnTez，HiveOnSpark等。

ZFH__ZJ·2024-01-16 15:10

python毕业设计如何选题

caxiou·2024-01-16 13:35

大数据实战——基于Hadoop的Mapreduce编程实践案例的设计与实现

基于Hadoop的Mapreduce编程实践案例的设计与实现一、数据排序案例的设计与实现1.1设计思路1.2实践过程1.3成果展示+数据可视化分析二、求数据平均值案例的设计与实现2.1设计思路2.2实践过程

ZShiJ·2024-01-16 11:27

Hive知识点

基本概念：由Facebook开源，构建在Hadoop之上的数据仓库，数据计算是mapreduce，数据存储是HDFS目的是构建面向分析的集成的数据环境，为企业提供决策支持（面向分析的存储系统）主要特征：

꧁༺朝花夕逝༻꧂·2024-01-16 07:25

Hadoop分布式文件系统(三)

目录一、Hadoop1、MapReduce1.1、理解MapReduce思想1.2、分布式计算概念1.3、MapReduce介绍1.4、MapReduce特点1.5、MapReduce局限性1.6、MapReduce

杀神lwz·2024-01-16 06:57

HDFS和MapReduce综合实训

文章目录第1关：WordCount词频统计第2关：HDFS文件读写第3关：倒排索引第4关：网页排序——PageRank算法第1关：WordCount词频统计测试说明以下是测试样例：测试输入样例数据集：文本文档test1.txt和test2.txt文档test1.txt中的内容为：taleasoldastimetrueasitcanbebeautyandthebeast文档test2.txt中的内容

柔雾·2024-01-16 06:24

CopyOnWriteArrayList

前言CopyOnWrite简称COW机制,是一种程序优化策略(延时懒惰策略).其思路是，一开始共享同一内容,当想对此内容进行修改时,会将此内容复制一份,对复制的内容进行修改，修改之后再将原内容的引用指向修改后的内容

Java小生不才·2024-01-16 05:46

Hadoop 3.2.4 集群搭建详细图文教程

逻辑上分离两个集群互相之间没有依赖、互不影响物理上在一起某些角色进程往往部署在同一台物理服务器上MapReduce集群呢？

༺࿈誓言࿈༻·2024-01-16 05:10

MapReduce总结

执行分布式计算和任务处理split读取数据，一个map任务处理一个分片，通常一个分片对应一个HDFS文件Block。Map将Job分解为多个maptask，数据并行处理的阶段，将每个原始数据块按照Map函数进行处理。map的计算数据结果会先写到内存中的环形缓冲区中，本质是一个字节数组。map任务会将kv形式的数据写入环形缓冲区。缓冲区中不仅存放数据还存放索引，数据区域和索引区域由分界点划分，分界点

w未然·2024-01-16 05:51

大数据技术原理与应用期末复习（林子雨）

Hadoop的特性HBase编程实践NoSQL的四大类型键值数据库优点：缺点：列族数据库优点：缺点：文档数据库优点：缺点：图数据库优点：缺点：NoSQL的三大基石CAP：BASEBASE的基本含义最终一致性MapReduce

laowang357·2024-01-16 05:50

ClickHouse - 01

ClickHouse与其特性在大数据处理场景中，流处理和批处理使用到的技术大致如下：大数据处理场景流程.png批处理会将源业务系统中的数据通过数据抽取工具（例如Sqoop）将数据抽取到HDFS中，这个过程可以使用MapReduce

ArthurHC·2024-01-16 02:17

任务12：使用Hadoop Streaming解压NCDC天气原始数据

任务描述知识点：NCDC原始的气象数据上传到HDFSMapReduce程序处理NCDC原始数据重点：熟练使用HDFS基础命令查看HDFS文件块的分布情况掌握Linux系统Shell脚本的编写熟练使用MapReduce

Dija-bl·2024-01-15 22:21

一文速学-selenium高阶性能优化技巧

selenium程序优化空间还是非常大的，根据自己项目的需求来进一步精简，去区分哪些元素是我们要触发的，哪些不需要加载的，将这些优化目标写进去可以大大提高selen

fanstuck·2024-01-15 17:32

2022-01-03大数据学习日志——Hadoop离线阶段——Hadoop MapReduce、YARN、HA

学习目标理解分布式计算分而治之的思想学会提交MapReduce程序掌握MapReduce执行流程掌握YARN功能与架构组件掌握程序提交YARN交互流程理解YARN调度策略掌握HadoopHA实现原理内容大纲

王络不稳定·2024-01-15 14:37

大数据开发之Hive(基本概念、安装、数据类型、DDL数据定义、DML数据操作)

第1章：Hive基本概念1.1Hive1.1.1Hive产生背景HDFS来存储海量的数据、MapReduce来对海量数据进行分布式并行计算、Yarn来实现资源管理和作业调度。

Key-Key·2024-01-15 12:04

大数据开发之Hive（详细版，最后有实战训练）

第1章：Hive基本概念1.1Hive1.1.1Hive产生背景HDFS来存储海量的数据、MapReduce来对海量数据进行分布式并行计算、Yarn来实现资源管理和作业调度。

Key-Key·2024-01-15 12:29

分布式计算平台 Hadoop 简介

其主要采用MapReduce分布式计算框架，包括根据GFS原理开发的分布式文件系统HDFS、根据BigTable原理开发的数据存储系统HBase以及资源管理系统YARN。

rookiexiong·2024-01-15 08:19

Java大数据hadoop2.9.2搭建伪分布式yarn资源管理器

/mapred-site.xmlvimapred-site.xmlmapreduce.framework.nameyarnviyarn-site.xmlyarn.nodemanager.aux-servicesmapreduce_shuffle2

crud-boy·2024-01-15 06:29

Hive mapreduce的map与reduce个数由什么决定？

文章目录1.MapTask的数量决定2.如何来调整MapTask的数量2.1增加map的数量:调小maxsize(要小于blockSize才有效,比如100byte)2.2减少map的数量:调大minSize（要大于blockSize才有效，比如250M）2.3生产中一般不调整，但是要知道原理。3.ReduceTask的数量决定3.1在执行hiveshell的时候可以看到下列日志3.2官网对这三个

黄土高坡上的独孤前辈·2024-01-15 04:22

【大数据进阶第三阶段之Hue学习笔记】Hue简介和架构介绍

通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据，例如操作HDFS上的数据、运行MapReduceJob、执行Hive的SQL语句

Allen_lixl·2024-01-15 00:56

Hadoop之mapreduce参数大全-6

126.指定Map任务运行的节点标签表达式mapreduce.map.node-label-expression是HadoopMapReduce框架中的一个配置属性，用于指定Map任务运行的节点标签表达式

OnePandas·2024-01-14 22:07

深入理解 Spark（三）SparkTask 执行与 shuffle 详解

SparkTask的分发部署与启动流程分析SparkAction算子触发job提交Spark当中Stage切分源码详解Task的提交与执行SparkShuffle机制详解MapReduceShuﬄe全流程深度剖析

我很ruo·2024-01-14 21:19

Hadoop HDFS集群和 Yarn集群的架构

目录前言：Hadoop介绍Hadoop2.XHDFS集群架构Hadoop2.XYarn集群Hadoop介绍Hadoop的核心主要包含两个部分：HDFS和MapReduce。

听风细雨66·2024-01-14 14:15

Hbase跨集群迁移

copyTable的本质也是利用MapReduce进行同步的，与DistC

喧嚣已默，往事非昨·2024-01-14 06:14

【AI】AI和医疗大数据（2/3）

目录四、医疗大数据理论和技术五、非结构化处理的重要性和方法5.1采集技术5.2处理技术5.3存储技术5.4关于Mapreduce四、医疗大数据理论和技术医疗大数据的理论和技术主要包括以下几个方面：数据整合管理技术

giszz·2024-01-14 05:39

大数据调度框架Oozie，这个学习网站让你事半功倍！

它主要用于管理和调度ApacheHadoop作业，支持的任务类型包括HadoopMapReduce、PigJobs等。Oozie的核心概念包括workflowjobs和coordinatorjobs。

知识分享小能手·2024-01-14 01:59

大数据

通常指一个更广泛的概念，hadoop生态圈：image.pngHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce

哈斯勒·2024-01-13 19:30

Spark十一：面试问题

完整内容见：https://mp.weixin.qq.com/s/caCk3mM5iXy0FaXCLkDwYQ1.通常来讲，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高，请说明效率更高来源于

eight_Jessen·2024-01-13 07:57

Spark Streaming

SparkStreaming随着大数据技术的不断发展，人们对于大数据的实时性处理要求也在不断提高，传统的MapReduce等批处理框架在某些特定领域，例如实时用户推荐、用户行为分析这些应用场景上逐渐不能满足人们对实时性的需求

奋斗的蛐蛐·2024-01-13 06:13

12.24小程序优化之道

小程序优化之道开发者工具评分的使用优化的常见问题及解决方法存在将未绑定在WXML的变量传入setData存在可点击元素的响应区域过小存在图片太大而有效显示区域较小谈到小程序的优化，首先我们得知道小程序有哪些点需要优化

just today·2024-01-13 06:02

hive三种计算引擎

1、配置mapreduce计算引擎sethive.execution.engine=mr;2、配置spark计算引擎sethive.execution.engine=spark;3、配置tez计算引擎sethive.execution.engine

IT达人_j·2024-01-13 05:45

Flink

GoogleFileSystemBigTableMapReduceHDFSHBaseHadoopHadoop基于硬盘，可以处理海量数据；Spark基于内存，性能提高百倍，微批（500ms）；Flink基于

三半俊秀·2024-01-13 01:53

如何进行大数据系统测试

MapReduce：作为Hadoop的核心计算框架，它通过将复杂的计算任务分解为“映射”（map）和“归约”（reduce）阶段，在集群节点上并行执行。

Feng.Lee·2024-01-12 21:41

Hadoop常用命令

stop-all.sh单进程启动：start-dfs.sh和start-yarn.sh分别启动HDFS和YARNhdfsdfs-xxx其中xxx为Linux常用命令：如hdfsdfs-ls查看hdfs文件系统目录执行mapreduce

在努力的Jie·2024-01-12 16:16

Hadoop 的核心 —— HDFS（1）

Hadoop是一个开源的大数据框架Hadoop是一个分布式计算的解决方案Hadoop=HDFS（分布式文件系统）+MapReduce（分布式计算）Hadoop的两个核心：HDFS分布式文件系统：存储是大数据技术的基础

土冥王·2024-01-12 16:13

Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制

一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定客户端对map阶段并行度的规划基本逻辑为：一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask并行处理实例二、具体切片规划是由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成切分规则如下：1.简单地按照文件的内容长度进行切片2.切片大小默认是datanode

数据萌新·2024-01-12 14:31

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