Flink的存储机制是插件化的，稳定存储可以是分布式文件系统，如HDFS、S3或MapR-FS如图所示，位于检查点之前

我的公众号为：livandata本文主要是对数据倾斜的一些问题以及前面的一些常见案例做一些汇总：1、解决数据倾斜思路MapR

gitcheckout-bblinkremotes/origin/blink查看分支gitbranch2.编译mvnpackage-DskipTests注意：由于网络问题，编译flink-filesystems/flink-mapr-fs

YARN生产背景MapReduce1.x存在的问题:1.JobTracker单点故障&节点压力大不易扩展&不支持mapreduce以外的计算框架（spark,storm)在MapR

（为了方便学习，会先介绍MapReduce与HDFS）2MapR

等等），同时在Hadoop基础上发展起来的项目也有很多（Hive是发展最好的），另外像Cloudera，Hortonworks，MapR这样的在Hadoop

IO口，我们就需要改变调试模式（打开复用时钟）:RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_AFIO,ENABLE);配置的是复用重映射和调试I/O配置寄存器(AFIO_MAPR

设置复用重映射和调试I/O配置寄存器(AFIO_MAPR)实现引脚的重新映射。这时，复用功能不再映射到它们的原始分配上。（注意：重定义的引脚是固定的，不是想重定义到哪个引脚就可以到哪个引脚的！

（MapR

RequestMethod.GET)public@ResponseBodyMapgetPrepayId(HttpServletRequestrequest,Stringsn)throwsException{Mapr

这样就能保证Hadoop集群技能跑MapR

设置复用重映射和调试I/O配置寄存器(AFIO_MAPR)实现引脚的重新映射。这时，复用功能不再映射到它们的原始分配上。

那么这篇博客就来介绍一下MapR

drill源码分析今天，我们非常高兴地宣布，最新版本的ApacheDrill1.2）作为MapR发行版的一部分。

Drill支持多种NoSQL数据库，包括Hbase、MongoDB、MapR-DB。

开源软件及生态系统的最新发展综合分析一、Hadoop版本概述目前Hadoop的发行版除了Apache的开源版本之外，还有华为发行版、Intel发行版、Cloudera发行版(CDH)、Hortonworks发行版（HDP）、MapR

在我的第一篇文章中，我展示了如何使用Azure市场中可用的MapR模板将启用Drill的群集快速部署到Azure云。

支持的操作系统：Windows、Linux和OSXApache Hive: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，通过类SQL语句快速实现简单的MapR

2.2.5数据倾斜问题2.3常用的调优参数2.4Hadoop小文件优化方法2.4.1Hadoop小文件弊端2.4.2Hadoop小文件解决方案二、Hadoop企业优化2.1MapReduce跑的慢的原因2.2MapR

在网上看过很多HBaes架构相关的文章，内容深浅不一，直到发现了一篇MapR官网的文章https://mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture/#.VdMxvWSqqko

1.MapR有三种版本，M3（免费版）、M5（含有支持的版本，并启用了所有HA特性）和M7（最近和重写的HBase一起发布），MapR采取了一种与其他供应商不同的方法，它肯定会有属于自己的追随者。

需在初始化中加入如下代码HAL库：__HAL_RCC_AFIO_CLK_ENABLE();__HAL_AFIO_REMAP_SWJ_NOJTAG();DBGMCU->CR&=~((uint32_t)1MAPR

目前该项目包括三个Rpackages，分别为支持用R来编写MapR

1.MapR有三种版本，M3（免费版）、M5（含有支持的版本，并启用了所有HA特性）和M7（最近和重写的HBase一起发布），MapR采取了一种与其他供应商不同的方法，它肯定会有属于自己的追随者。

HDFS和MapReduce常用的I/O设置等hdfs-site.xmlHadoop配置XMLHadoop守护进程的配置项，包括NameNode，SecondaryNameNode和DataNode等mapr

数据通常被转换成跟其它系统有良好接口的形式，同样，数据也可能从原来状态转成一种新的状态，从而使MapR

在oozie里，每一个job对应一个action节点，这个节点可以是java，hadoopFS，mapr

作者|阿丸笔记责编|徐威龙封图|CSDN下载于视觉中国在网上看过很多HBaes架构相关的文章，内容深浅不一，直到发现了一篇MapR官网的文章，写得实在太生动了。

创建相关目录5.3修改Hadoop6个配置文件5.3.1修改hadoop-env.sh配置文件5.3.2修改core-site.xml配置文件5.3.3修改hdfs-site.xml配置文件5.3.4修改mapr

Mapr

DataTechnologyReview第2期人民网研究院，阿里云研究中心本期目录谷歌正开发全新操作系统Fuchsia英特尔进入VR领域首发融合现实技术头盔Alloy微软MIT合作研发的智能纹身DuoSkin能控制手机Hadoop供应商MapR

、如何分块2、如何备份3、检测数据（块）损坏流程4、检测数据节点（DN）损坏流程5、写文件流程6、读文件流程四、参考与推荐一、简述Hadoop的生态系统Hadoop的核心是HDFS(分布式存储系统)+MapR

效率而非精确（3）相关而非因果大数据关键技术两大核心：分布式存储：GFS/HDFS、BigTable、Hbase、NoSQL(键值、列族、图形、文档数据库)、NewSQL(SQLAzure)分布式处理：MapR

4、hiveonspark配置集群模式5、hiveonspark参数调优6、结束语1、背景HiveonSpark是由Cloudera发起，由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目，其目的是把Spark

新闻摘要：一HPE秘密买下大数据公司MapR二Microsoft放大招，给“bug赏金猎人”预备了30万美金三“全球收购狂”博通再次牛性，107亿美元现金吃下赛门铁克四基于微内核的华为鸿蒙OS，亟待构建完善生态五三大运营商

*;importorg.apache.hadoop.mapr

减少多次计算之间中间结果写到HDFS的开销使用多线程池模型来减少task启动开销，shuffle过程中避免不必要的sort操作以及减少磁盘IO操作易用提供了丰富的API，支持Java，Scala，Python和R种语言代码量比MapR

是一个快如闪电的统一分析引擎（并没有提供数据存储的方案）快如闪电（相比于传统的大数据处理方案MapReduce）：Spark将一个复杂的计算任务Job拆分为多个细粒度的Stage，每一个Stage都可以分布式并行计算；对于MapR

2、spark的特点1、速度快（比mapreduce在内存中快100倍，比在磁盘中快10倍）（1）spark在处理的数据中间结果数据可以不落地，mapr

hadoopdistributedFilesystem）|------>分析：分布式，并行，离线并行的计算框架，管理（主，从节点）对应mapreduceHadoop的特点以及思想扩容能力--->成本低---->高效率------>可靠性HDFS+Mapr

Join查找操作中如果存在多个join，且所有参与join的表中其参与join的key都相同，则会将所有的join合并到一个mapr

#refer：http://www.blogjava.net/DLevin/archive/2015/08/22/426877.html公司内部使用的是MapR版本的Hadoop生态系统，因而从MapR

在Hadoop1.x版本中，MapR

Hadoop的发行版除了有Apachehadoop外cloudera，hortonworks，mapR,华为,DKhadoop等都提供了自己的商业版本。

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2.第三方发行版（CDH/HDP/MapR）优点：基于Ap

TIM3_CH2默认是接在PA7，可以通过重映射功能，把TIM3_CH2映射到PB5上重映射控制是由复用重映射和调试IO配置寄存器（AFIO_MAPR）控制。

尽管Hadoop仍然是大数据平台的重要组成部分，但主要的Hadoop供应商（即Cloudera、Hortonworks和MapR）已经大大改变了他们的平台。曾经作为外围项目的ApacheSpark

加上MapR前不久宣布将于6月下旬关门大吉——这将取决于MapR能否找到买家来继续运营，201

Hadoop发行版•ApacheHadoop•Cloudera’sDistributionIncludingApacheHadoop（CDH）•HortonworksDataPlatform(HDP)•MapR