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2021年大数据Hadoop（十八）：MapReduce程序运行模式和深入解析

MapReduce程序运行模式和深入解析 程序运行模式 1、本地运行模式 mapreduce程序是被提交给LocalJobRunner在本地以单进程的形式运行 而处理的数据及输出结果可以在本地文件系统...，也可以在hdfs上 本地模式非常便于进行业务逻辑的调试 2、集群运行模式 将mapreduce程序提交给yarn集群，分发到很多的节点上并发执行 处理的数据和输出结果应该位于hdfs文件系统 提交集群的实现步骤...JAR包，然后在集群的任意一个节点上用hadoop命令启动 hadoop jar wordcount.jar cn.lanson.WordCountDriver 深入MapReduce 1、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。...在整个MapReduce程序的开发过程中，我们最大的工作量是覆盖map方法和覆盖reduce方法。

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    2021年大数据Hadoop（二十三）：MapReduce的运行机制详解

    MapReduce的运行机制详解 一、MapTask工作机制 简单概述：inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（用户自己实现的）进行处理...设置溢写的比例 mapreduce.cluster.local.dir ${hadoop.tmp.dir}/mapred/local 溢写数据目录 mapreduce.task.io.sort.factor...shuffle: 洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，Combiner，分组等过程）。 shuffle是Mapreduce的核心，它分布在Mapreduce的map阶段和reduce阶段。...3、Merge阶段：把所有溢出的临时文件进行一次合并操作，以确保一个MapTask最终只产生一个中间数据文件。...Shuffle中的缓冲区大小会影响到mapreduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快 缓冲区的大小可以通过参数调整,  参数：mapreduce.task.io.sort.mb

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    win10在html上运行java的applet程序

    toc Applet是采用Java编程语言编写的小应用程序，该程序可以包含在 HTML（标准通用标记语言的一个应用）页中，与在页中包含图像的方式大致相同。...含有Applet的网页的HTML文件代码中部带有 和这样一对标记，当支持Java的网络浏览器遇到这对标记时，就将下载相应的小应用程序代码并在本地计算机上执行该Applet...但是大多数浏览器在Applet安全方面受到诸多的限制，几乎不能对系统进行任何“读”或“写”的操作，所以目前只有IE浏览器可以运行JavaAPPlet。...下面我对在win10上运行java applet 可能出现的问题进行简单说明。...] 点击下载 下载完保存即可，但如果显示与原来安装的jdk重复，请不要卸载，选择同时保存 重新打开IE浏览器运行文件 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 点击运行 [在这里插入图片描述] [

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    Anbox：在 Linux 上运行 Android 应用程序的简单方式

    Anbox 是 “Android in a box” 的缩写。Anbox 是一个基于容器的方法，可以在普通的 GNU/Linux 系统上启动完整的 Android 系统。 它是现代化的新模拟器之一。...Anbox 可以让你在 Linux 系统上运行 Android，而没有虚拟化的迟钝，因为核心的 Android 操作系统已经使用 Linux 命名空间（LXE）放置到容器中了。...Android 容器不能直接访问到任何硬件，所有硬件的访问都是通过在主机上的守护进程进行的。 每个应用程序将在一个单独窗口打开，就像其它本地系统应用程序一样，并且它可以显示在启动器中。...如果你正在运行这些版本，那么你可以轻松地在官方发行版的软件包管理器的帮助下安装。否则可以用 snap 软件包安装。 为使 Anbox 工作，确保需要的内核模块已经安装在你的系统中。...$ yuk -S anbox-git 否则，你可以通过导航到下面的文章来 在 Linux 中安装和配置 snap。如果你已经在你的系统上安装 snap，其它的步骤可以忽略。

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    浅谈分布式计算的开发与实现(一)

    f(memberid) % 5 = ServerN 这样程序可以分别部署到5台机器上，然后程序按照配置只取对应余数的用户id，计算出结果并入库。...机器上的程序本身也不具备分布式的特性，它和单机一样，只计算自身获取到的数据即可，所以如果某台机器上程序崩溃的话，处理方式和单机一样，比如记录下处理进度，下次从当前进度继续进行后续计算。...MapReduce把业务逻辑给拆分成2个大部分，Map和Reduce，可以先在Map部分把任务计算一半后，扔给Reduce部分继续后面的计算。 当然在Map部分把计算任务全做完也是可以的。...这类似小和尚worker的分离版，平台把程序和业务逻辑进行分离了， 简单来说就是在机器上运行个独立进程，它能动态加载、执行jar或dll的业务逻辑代码。...如果有TB、PB级别的数据、跑在成百上千台计算节点上，Mapreduce的优势才会体现出来。 其计算框架图架构如下：  ?

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    浅谈分布式计算的开发与实现(一)

    f(memberid) % 5 = ServerN 这样程序可以分别部署到5台机器上，然后程序按照配置只取对应余数的用户id，计算出结果并入库。...机器上的程序本身也不具备分布式的特性，它和单机一样，只计算自身获取到的数据即可，所以如果某台机器上程序崩溃的话，处理方式和单机一样，比如记录下处理进度，下次从当前进度继续进行后续计算。...MapReduce把业务逻辑给拆分成2个大部分，Map和Reduce，可以先在Map部分把任务计算一半后，扔给Reduce部分继续后面的计算。 当然在Map部分把计算任务全做完也是可以的。...这类似小和尚worker的分离版，平台把程序和业务逻辑进行分离了， 简单来说就是在机器上运行个独立进程，它能动态加载、执行jar或dll的业务逻辑代码。...如果有TB、PB级别的数据、跑在成百上千台计算节点上，Mapreduce的优势才会体现出来。 其计算框架图架构如下：  ?

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    使用AppSync为在Dell PowerFlex上运行的应用程序提供拷贝数据管理

    AppSync for PowerFlex概述 AppSync for PowerFlex提供单一用户界面，可简化、编排和自动化在PowerFlex上部署的所有企业数据库应用程序中生成和使用DevOps...01 AppSync架构 AppSync的架构包含三个主要组件： ●AppSync server部署在物理或虚拟的Windows服务器上。...02 在AppSync上注册PowerFlex系统 AppSync通过使用API调用与PowerFlex Gateway通信来实现与PowerFlex系统的交互： Step 1 AppSync控制台，选择...AppSync支持三种类型的服务计划： ☆Bronze青铜——您可以使用Bronze服务计划创建应用程序数据的本地拷贝； ☆Silver白银——您可以使用Silver服务计划创建应用程序数据的远程拷贝；...●AppSync重新利用数据 AppSync允许您创建数据库和文件系统的拷贝，用于应用程序测试和验证、测试和开发、报告、数据屏蔽和数据分析。

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    浅谈分布式计算的开发与实现(一)

    机器上的程序本身也不具备分布式的特性，它和单机一样，只计算自身获取到的数据即可，所以如果某台机器上程序崩溃的话，处理方式和单机一样，比如记录下处理进度，下次从当前进度继续进行后续计算。...MapReduce 由于MapReduce计算输入和输出都是基于HDFS文件，所以大多数公司的做法是把mysql或sqlserver的数据导入到HDFS，计算完后再导出到常规的数据库中，这是MapReduce...MapReduce把业务逻辑给拆分成2个大部分，Map和Reduce，可以先在Map部分把任务计算一半后，扔给Reduce部分继续后面的计算。 当然在Map部分把计算任务全做完也是可以的。...这类似小和尚worker的分离版，平台把程序和业务逻辑进行分离了， 简单来说就是在机器上运行个独立进程，它能动态加载、执行jar或dll的业务逻辑代码。...如果有TB、PB级别的数据、跑在成百上千台计算节点上，Mapreduce的优势才会体现出来。 其计算框架图架构如下： ?

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    技术干货｜如何借助FinClip实现小程序在硬件设备上的运行

    ，让任何企业的手机APP、桌面应用软件均可以嵌入组件获得小程序运行和上架能力。...据了解，FinClip小程序引擎是以 SDK的形式提供给开发者使用，开发者只需把 SDK 打包至其“宿主” 应用中，即可实现硬件设备上小程序的加载、上架、运行。...二、如何确保小程序的运行安全？小程序以及用户数据是否会运行在第三方不可控的环境里？小程序在硬件设备中运行是否能保障数据安全？如何保障应用运行安全，规避用户隐私数据泄露成为开发者们必须解决的问题。...通信不被拦截和干扰;SDK 内部使用独立的浏览器内核,运行环境与系统浏览器 完全隔离 (在 Android 上)。...图片三、助力 IoT 应用生态，FinClip 小程序平台的优势随着万物时代的到来，IoT 设备增长快速，在拥有触摸屏交互形式的设备上，小程序极具发力空间。

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    【分享】在MPSoC上运行基于eglfs_kms的QT应用程序

    对不同的plugin(插件)或者backend，QT应用层是一样的。 其中的FB，不能利用GPU做渲染。 EGLFS可以让QT应用直接运行在EGL和OpenGL ES 2.0上。...也就是，可以在没有窗口管理器（windowing system like X11 or Wayland）的情况下，运行QT软件。对于有GPU的嵌入式Linux系统，建议使用eglfs。...本文的命令可以在Xilinx的ZCU102和ZCU106单板上运行。所有测试基于PetaLinux 2020.2的ZCU102和ZCU106 BSP的工程。...默认测试程序 PetaLinux编译出的文件系统，在目录/usr/share/examples/opengl下，有很多opengl的测试程序，比如cube和textures。...其它 通过修改DP驱动，可以在没有接DP显示器时，运行的QT程序，并拿到framebuffer，再做其它处理。

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    在Apache服务器上同时运行多个Django程序的方法

    昨天刚刚找了一个基于Django的开源微型论坛框架Spirit，部署在自己的小服务器上。...在脚本之家搜索到了一篇名为在Apache服务器上同时运行多个Django程序的方法，该文章声称可以在apache的配置文件中使用SetEnv指令来部署多站点Django, 但是在wsgi.py中已经存在...，里面解释到 在绝大多数情况下，如果需要在程序运行过程中设置环境变量，使用os.environ.setdefault函数是没有任何问题的，但是有两种场景下setdefault会造成意外的问题，需要慎用：...也是因为上述这一点，如果进程A先设置了环境变量（如ENV=VAL1），而A启动了子进程B，子进程B会继承A进程的所有与环境变量，会导致B运行的时候，程序运行环境里已经存在环境变量ENV，导致如果此时用...setdefault函数对该环境变量设置另一个不同的值（如VAL2），也会因为同样的原因导致无法设置为新值 因此，在程序运行中设置系统环境变量的最安全方法还是： os.environ'ENV' = 'VAL

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    在Linux上，使用time优雅的统计程序运行时间

    time 在 Linux 下是比较常用的命令，可以帮助我们方便的计算程序的运行时间，对比采用不同方案时程序的运行性能。看似简单的命令，其实蕴藏着很多细节和技巧，来跟着肖邦一起学习吧。...，sleep 命令基本上没有消耗 cpu，程序真实的运行时间就是 2 秒 那我们是不是可以得出如下结论了呢: real >= user + sys 其实这个结论在单个 cpu 情况下，是正确的。...3 更强大的功能 GNU time 命令提供了更强大的功能： 更详细的统计信息 更丰富的格式输出 支持保存统计数据到文件 下边我们来学习写 GNU time 的使用 1....输出更详细的信息 还可以输出更加详细的信息，让你对程序运行信息一目了然。...深刻的理解了这些指标参数，可以帮助你从本质上把握程序的运行情况，甚至可以协助你分析程序的性能瓶颈。 下边我简单解释几个概念，希望能起到抛砖引玉的作用。

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    MapReduce编程模型和计算框架架构原理

    也就是说，开发人员必须基于MapReduce编程模型进行编程开发，然后将程序通过MapReduce计算框架分发到Hadoop集群中运行。我们先看一下作为编程模型的MapReduce。...MapReduce作业启动和运行机制 我们以Hadoop1为例，MapReduce运行过程涉及以下几类关键进程： 大数据应用进程：启动用户MapReduce程序的主入口，主要指定Map和Reduce类、...MapReduce作业启动和运行机制 具体作业启动和计算过程如下： 应用进程将用户作业jar包存储在HDFS中，将来这些jar包会分发给Hadoop集群中的服务器执行MapReduce计算。...通过以上过程，MapReduce可以将大数据作业计算任务分布在整个Hadoop集群中运行，每个map计算任务要处理的数据通常都能从本地磁盘上读取到。...shuffle也是整个MapReduce过程中最难最消耗性能的地方，在MapReduce早期代码中，一半代码都是关于shuffle处理的。

    2.3K30

    MapReduce核心编程思想和原理(图形化通俗易懂)

    MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和MapReduce自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个 Hadoop 集群上。...MapReduce 进程：一个完整的 MapReduce 程序在分布式运行时有三类实例进程，分别为MrAppMaster，MapTask，ReduceTask。...Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行。Combiner的作用为对每一个MapTask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量。...outputCollector输出收集器，向环形缓冲区写入数据，其实就是一块内存，一半用于存数据(key;value)，另外一半存索引(描述数据的元数据，index为索引；partition为分区；keystart...一半用于存数据，另外一半存索引。当写入80%的数据后，就会反向溢写。在溢写之前会将缓冲区的数据进行排序。之后可以进行Combiner(可选)。

    1.6K10

    Hadoop 如何使用压缩

    就如上一篇文章介绍的那样，如果输入文件是压缩文件，当 MapReduce 程序读取压缩文件时，根据文件名的后缀来选择 codes，输入文件自动解压缩（我们不需要指定压缩文件是哪一种压缩格式）。...下面我们列出了一些代码，为 Hadoop 中常用的压缩格式设置输出压缩。 1....在 shuffle 阶段，所有 reducers 将从 mappers 中获取中间数据，合并并溢写到 reducer 端的磁盘上。...这表明 mappers 从 HDFS 上读取的总字节数显着减少。 (3) 只压缩map中间输出 ? 我们可以看到 FILE_BYTES_READ 和 FILE_BYTES_WRITTEN 显着减少。...这意味着本地文件系统节点之间的数据传输显着减少。 (4) 只压缩最终输出 ? 我们可以看到 HDFS_BYTES_WRITTEN 显着减少。这表明 HDFS 的最终输出显着降低。

    2.2K20

    原来微信小程序已经可以在自己的APP上架运行了

    今天要给大家推荐的也正是目前在 Github 很热门的前端容器技术—— FinClip (或许也有很多小伙伴已经熟知 在这里先简单介绍一下 ，FinClip 是凡泰极客推出的小程序容器技术，一个可以让任何...同时，它还提供一个后台管理系统，统一管理小程序的上架和下架。...划重点，在 FinClip 上架的小程序不需要修改一行代码也能具备用 微信登录 能力，可基于微信生态建立对应的用户登录体系。...，如需要调用登录体系，则会引导用户打开微信查看对应页面进行授权，由 FinClip 完成用户登录数据同步。...FinClip SDK ，所以直接拥有小程序的运行能力，后续可在这个 APP 上继续上架更多小程序，自建自己的小程序生态。

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    怎样让小程序小游戏也可以在自己的App上架运行？

    随着小游戏的开发者们越来越多，或许，小游戏的风口才刚刚开始。 那么有的开发者在开发属于自己的小游戏时，都或多或少的想过：怎样让小程序小游戏也可以在自己的App上架运行？...在抖音里，直接开放了非常明显的“游戏小助手”，上架了游戏区，并于今年的2月份上架了“音跃球球”小游戏，展现出拉拢小游戏开发者的野心。 抖音从广告、内购两方面给予商业化支持。...据腾讯广告披露的数据，当前小游戏的月消耗已经超过了10亿大关，且与去年相比，今年的小游戏广告主数量已经翻倍。...「FinClip」 答案必然是可以的，为了打破单一超级App垄断，凡泰极客经过多年的打磨，推出以小程序为载体的企业轻应用方案 —— FinClip 简单来说 FinClip 就是可以让小程序脱离微信环境最快运行在自有...App 只需简单集成 FinClip SDK , 即可在 iPhone、Android、Windows、Linux、macOS、统信等平台下的应用中运行你的小程序。

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    Hadoop 版本 生态圈 MapReduce模型

    上任务的运行, 进行统一调度; -- TaskTracker作用 : 执行具体的 MapReduce 程序; -- 统一调度方式 : TaskTracker 运行的同时将运行进度发送给 JobTracker...与块大小相同; 数据本地优化 : map 任务运行在 本地存储数据的 节点上, 才能获得最好的效率; -- 分片 = 数据块 : 一个分片只在单个节点上存储, 效率最佳; -- 分片 > 数据块...: 分片 大于 数据块, 那么一个分片的数据就存储在了多个节点上, map 任务所需的数据需要从多个节点传输, 会降低效率; Map任务输出 : Map 任务执行结束后, 将计算结果写入到 本地硬盘,...本地是没有的; -- 数据合并 : map 任务 输出的结果, 会通过网络传到 reduce 任务节点上, 先进行数据的合并, 然后在输入到reduce 任务中进行处理; -- 结果输出 : reduce...的输出直接输出到 HDFS中; -- reduce数量 : reduce数量是特别指定的, 在配置文件中指定; MapReduce数据流框图解析 : -- 单个MapReduce的数据流 :

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