重温MR整体流程 工作流程 开始执行输入(InputFormat),先对文件进行分片,然后读取数据输入到Map中. Mapper读取输入内容,解析成键值对,1行内容解析成1个键值对,每个键值对调用一次map方法. 每个键值对执行map重写的方法,把输入的键值对转换成新的键值对. 多个Mapper的输出,按照不同的分区,通过网络复制到不同的Reducer节点. Map shuffle阶段. Reduce shuffle阶段 对多个Mapper的输出进行合并.排序,执行重写的reduce方法,再次输

简单介绍 可插入的 shuffle 和 sort 功能,同意在shuffle 和 sort 逻辑中用可选择的实现类替换.这个情况的样例是:用一个不是HTTP的应用协议,如RDMA来 shuffle 从Map节点中到Reducer节点的数据.或者用自己定义的同意 Hash聚合和Limit-N查询的算法来取代sort逻辑. 重要: 可插入的 shuffle  sort 功能是实验性的.不稳定.这意味着提供的API可能改变或破坏未来Hadoop版本号的兼容性. 实现一个自己定义的 Shuffle 和

目录 MapperReduce的shuffle Spark的shuffle 总结 MapperReduce的shuffle shuffle阶段划分 Map阶段和Reduce阶段 任务 MapTask和ReduceTask shuffle过程 Map阶段shuffle:分区->排序->合并 ①数据从环形缓冲区溢写到磁盘前,需要先进行分区,然后区内排序 ②环形缓存区数据到达阈值(80%),会以小文件的形式溢写到磁盘,此过程可以开启combiner ③将溢写的小文件按照相同分区进行merge Red

Uber总是考一些系统设计的题目,而且重复率很高,汇总了一下地里的所有design的题目,希望可以跟小伙伴们讨论下. Uber Design Questions 1.    让design uber app 2.    常见题-Design spotify,主要在问playlist和shuffle list功能. 3.    facebook friends recommendation. 4.     Excel设计 5.    聊项目 + 设计Messenger.因为我之前写过P2P的聊天软

Storm并发度和Grouping方式 .note-content {font-family: "Helvetica Neue",Arial,"Hiragino Sans GB","STHeiti","Microsoft YaHei","WenQuanYi Micro Hei",SimSun,Song,sans-serif;} .note-content h2 {line-height: 1.6; colo

一.资料 参考原文: TensorFlow全新的数据读取方式:Dataset API入门教程 API接口简介: TensorFlow的数据集 二.背景 注意,在TensorFlow 1.3中,Dataset API是放在contrib包中的: tf.contrib.data 而在TensorFlow 1.4中,Dataset API已经从contrib包中移除,变成了核心API的一员: tf.data. 此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 使用placeholder读内存中的

英文详细版参考:https://www.cnblogs.com/jins-note/p/10243716.html Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块,主要服务于数据读取,构建输入数据的pipeline. 此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据(关于这种方式,可以参考我之前的一篇文章:十图详解tensorflow数据读取机制) 相Dataset API同时支持从内存和

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

展示如何将数据输入到计算图中 Dataset可以看作是相同类型"元素"的有序列表,在实际使用时,单个元素可以是向量.字符串.图片甚至是tuple或dict. 数据集对象实例化: dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slice(<data>) 迭代器对象实例化: iterator=dataset.make_one_shot_iterator() one_element=iterator.get_next() 读取结束异常:如果一个datas

前面我们使用HDFS进行了相关的操作,也了解了HDFS的原理和机制,有了分布式文件系统我们如何去处理文件呢,这就的提到hadoop的第二个组成部分-MapReduce. MapReduce充分借鉴了分而治之的思想,将一个数据的处理过程分为Map(映射)和Reduce(处理)两步.那么用户只需要将数据以需要的格式交给reduce函数处理就能轻松实现分布式的计算,很多的工作都由mapReduce框架为我们封装好,大大简化了操作流程. 1 MapReduce的编程思想 MapReduce的设计思路来源

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摘要:2019大数据技术公开课第一季<技术人生专访>,来自阿里云计算平台事业部高级开发工程师雷春蔚向大家讲述了MaxCompute 与 Calcite 的技术和故事. 具体内容包括: 1) 什么是查询优化器:2)MaxCompute查询优化器的具体实践:3)MaxCompute后续计划:4)从校招到阿里巴巴工程师到Calcite committer,他经历了怎样的个人成长. 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 一.查询优化器简介 大家都知道,数据库一般由三部分组成,分别是解析器.优化器和

一.前言 继承上一篇所说的,有了对微信小程序的基础概念后,这边将会示范动手做一个小程序,在动手的过程中我们可以更快的熟悉小程序里面的架构和开发流程. 二.小程序的设计 这次要做的是一个猜数字的程序,程序会自动产生一组4个不重复的数字,例如1835,玩家看不到数字,但每次玩家输入一个数字,系统会自动给提示,A代表位置跟数字的正确,B代表数字正确但位置不正确,例如现在输入1502,会提示1A1B,因为1的数字和位置都正确,5的数字正确,但位置不正确,而0和2数字位置都不正确.所以这个系统由三个部分组

数据读入需求 我们在训练模型参数时想要从训练数据集中一次取出一小批数据(比如50条.100条)做梯度下降,不断地分批取出数据直到损失函数基本不再减小并且在训练集上的正确率足够高,取出的n条数据还要是预处理过的,一次取出的要包含输入数据和对应的lable,并且希望在达到训练效果之前可以不断地取出数据而不会因数据集取空了提前结束训练,最好取出的数据还是乱序的. 基于上面的要求,我们可以利用TensorFlow的dataset模块创建我们所需的数据集. Dataset简介 TensorFlow程序数据

本文主要讲Facebook扩展spark替换hive的过程中积累的经验和教训. 浪尖整理翻译https://databricks.com/blog/2016/08/31/apache-spark-scale-a-60-tb-production-use-case.html. 实时实体排名在Facebook上以各种方式使用.对于这些在线服务平台中的一些原始特征值是通过Hive离线生成的,并且数据被加载到实时查询系统中.多年前构建的旧的基于Hive的基础架构是资源密集型的计算架构,并且难以维护,因为

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是Numpy专题第6篇文章,我们一起来看看Numpy库当中剩余的部分. 数组的持久化 在我们做机器学习模型的研究或者是学习的时候,在完成了训练之后,有时候会希望能够将相应的参数保存下来.否则的话,如果是在Notebook当中,当Notebook关闭的时候,这些值就丢失了.一般的解决方案是将我们需要的值或者是数组"持久化",通常的做法是存储在磁盘上. Python当中读写文件稍稍有些麻烦,我们还需要创建文件句柄,然后一行行写

之前用HTML5的Audio API写了个音乐频谱效果,再之后又加了个播放列表就成了个简单的播放器,其中弄了个功能是'Shuffle'也就是一般播放器都有的列表打乱功能,或者理解为随机播放. 但我觉得随机播放绝对要好实现些,用Math.random()产生一个介于1到歌曲数目之间的随机数便可,然后player.play(随机数). 而列表的打乱情况要不一样点,一是要呈现到界面,歌曲顺序要随机排,二是播放顺序不变,该哪是哪,只是该位置上的歌曲可能已经变成其他曲目了.抽象出来就是数组元素的重排,那么

最近做系统,需要实现在线支付功能,毫不犹豫,选择的是支付宝的接口支付功能.这里我用的是即时到帐的接口,具体实现的步骤如下:一.下载支付宝接口包下载地址:https://doc.open.alipay.com/doc2/detail?treeId=62&articleId=103566&docType=1具体如何下载,我就不在罗嗦了--很多人反映,用支付宝的接口到最后面会出现验证错误.其实,这里需要对接口程序进行一下改造.需要添加几个自定义函数.为了让大家以后避免出现同样的问题,我把我改造好

昨儿一小美女拿我的手机听歌,说她不知道iPod怎么下载歌曲,因为还在上学家里不肯给买智能机,怕会影响学业.她的iPod shuffle刚买没多久还不会往里传歌曲,让我帮看看怎么整,心想她应该是没装iTunes,苹果系产品很多都是要用iTunes传文件或同步. 网上很多教程都是用iTunes store下载歌曲,当然如果您不差钱可以照做,但应该很多人都不会那么挥霍吧.用iTunes传文件功能完全可以将本地歌曲传输到iPod的 安装iTunes软件后打开,连接iPod(可以实现ipod shuffl

简介: 最新的Cloudera CDH5.0.0 beta版本已经支持RM的HA, 笔者为此简单验证了RM HA的功能. 后续将继续分析其HA的原理,以及其与社区RM HA的区别. 集群部属与RM failover功能性验证 硬件准备 四台机器, bj1, bj3, bj4, bj5 准备好相应的环境(包括ssh互通, java环境). 角色说明, bj1为rm1, bj3为rm2, bj4和bj4为slave. Zookeeper部属在bj1上. Hadoop版本准备http://archiv