Hadoop不会去诊断或修复执行慢的任务，相反，它试图检测任务的运行速度是否比预期慢，并启动另一个等效任务作为备份(备份任务称为推测任务)。这个过程在Hadoop中被称为推测执行。
每个数据科学项目迟早都会面临一个不可避免的挑战：速度问题。使用更大的数据集会导致处理速度变慢，因此最终必须想办法优化算法的运行时间。正如你们大多数人已经知道的，并行化是这种优化的必要步骤。python 为并行化提供了两个内置库：多处理和线程。在这篇文章中，我们将探讨数据科学家如何在两者之间进行选择，以及在这样做时应注意哪些因素。
作者：Benjamin 译者：java达人 来源：http://winterbe.com/posts/2014/07/31/java8-stream-tutorial-examples/（点击阅读原文前往） 前面的教程: Java 8 Stream 教程 (一) Java 8 Stream 教程 (二) 并行stream 为增强大数据量下的运行性能，stream可以并行执行。并行stream通过静态方法ForkJoinPool.commonPool()使用ForkJoinPool。底层线程池的大小
性能图层用两张图表显示应用的耗时信息。每一张图表都代表当前线程的最近 300 帧表现。
摘 要 在问答系统的应用中，用户输入一个问题，系统需要根据问题去寻找最合适的答案 针对该应用场景，有三种处理方式： 1：采用句子相似度的方式。根据问题的字面相似度选择相似度最高的问题对应的答案，但是采
本实验的目标是让您感到惊讶，您可以使用 Python 处理一些音频文件。您将无法获得所有详细信息，但您可以剪切并粘贴此实验来启动 Python 会话。作为次要目标，您将习惯于安装 Python 包和命令行工具。
动态链接的确有很多优势,比静态链接要灵活得多,但它是以牺牲一部分性能为代价的。据统计ELF程序在静态链接下要比动态库稍微快点,大约为1%~5%,当然这取决于程序本身的特性及运行环境等。我们知道动态链接比静态链接慢的主要原因是动态链接下对于全局和静态的数据访问都要进行复杂的GOT定位,然后间接寻址;对于模块间的调用也要先定位GOT,然后再进行间接跳转,如此一来,程序的运行速度必定会减慢。另外一个减慢运行速度的原因是动态链接的链接工作在运行时完成,即程序开始执行时,动态链接器都要进行一次链接工作,正如我们上面提到的,动态链接器会寻找并装载所需要的共享对象,然后进行符号査找地址重定位等工作,这些工作势必减慢程序的启动速度。这是影响动态链接性能的两个主要问题,我们将在这一节介绍优化动态链接性能的一些方法。
文章背景： 作为VBA新手，在运行自己编写的代码时，可能会遇到VBA运行缓慢的问题。可以采取以下8个措施来提高运行效率。
reduce()是将数组数据的每个元素累积为一个值的最佳方法，所以本篇文章我们就来详细介绍一下JavaScript中reduce()的使用方法。
Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统，计算图也叫数据流图，可以把计算图看做是一种有向图，Tensorflow中的每一个节点都是计算图上的一个Tensor, 也就是张量，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系(定义时)和数学操作(运算时)。
本文简述了软件复杂度问题及应对策略：抽象和组合；展示了抽象和组合在函数式编程中的应用；并展示了Redux/React在解决前端状态管理的复杂度方面对上述理论的实践。这其中包括了一段有趣的Redux推导。 软件复杂度及其应对策略 软件复杂度 软件的首要技术使命是管理复杂度。——代码大全 在软件开发过程中，随着需求的变化和系统规模的增大，我们的项目不可避免地会趋于复杂。如何对软件复杂度及其增长速率进行有效控制，便成为一个日益突出的问题。下面介绍两种控制复杂度的有效策略。 对应策略 抽象 世界的复杂、多变和人
所以，让我们来证明那些人是错的——让我们看看如何提高 Python 程序的性能并使它们变得非常快！
Map/Reduce，简而言之，map()和reduce()是在集群式设备上用来做大规模数据处理的方法。
Google File System提供了大数据存储的方案，这也为后来HDFS提供了理论依据，但是在大数据存储之上的大数据计算则不得不提到MapReduce。
在开始时表现良好的API会随着时间的推移而导致性能降低。学习如何管理和解决这些性能问题是开发者必须具备的技能之一。 作为一名工程师，你花了很多时间在API上——你要么是为别人构建API，要么是在使用别人的API。使用API既是一门艺术，也是一门科学。工程师们犯的最常见的错误之一就是对性能的思考不够充分。我们希望让事情先做起来，然后再处理性能问题。这很好，但是如果在构建v1的时候能够意识到这一点，你以后就可以避免。如果你使用API的时间够长，我相信你知道刚开始一切都很顺利，但随着时间的推移，API就会变得缓慢
数据流 首先定义一些属于。MapReduce作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个小任务（task）来执行，其中包括两类任务，map任务和reduce任务。 有两类节点控制着作业执行过程，：一个jobtracker以及一系列tasktracker。jobtracker通过调度tasktracker上运行的任务，来协调所有运行在系统上的作业。tasktracker在运行任务的同时，将运行进度报告发送给jobtracker，jobtracker由此记录每项作业任务的整体进度情况。如果其中一个任务失败，jobtracker可以再另外衣tasktracker节点上重新调度该任务。 Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块，称为输入分片（input split）或简称分片。Hadoop为每个分片构建一个map任务，并由该任务来运行用户自定义的map函数从而处理分片中的每条记录。 拥有许多分片，意味着处理每个分片所需要的时间少于处理整个输入数据所花的时间。因此，如果我们并行处理每个分片，且每个分片数据比较小，那么整个处理过程将获得更好的负载平衡，因为一台较快的计算机能够处理的数据分片比一台较慢的计算机更多，且成一定比例。即使使用相同的机器，处理失败的作业或其他同时运行的作业也能够实现负载平衡，并且如果分片被切分的更细，负载平衡的质量会更好。 另一方面，如果分片切分的太小，那么管理分片的总时间和构建map任务的总时间将决定着作业的整个执行时间。对于大多数作业来说，一个合理的分片大小趋向于HDFS的一个块的大小，默认是64MB，不过可以针对集群调整这个默认值，在新建所有文件或新建每个文件时具体致死那个即可。 Hadoop在存储有输入数据（Hdfs中的数据）的节点上运行map任务，可以获得最佳性能。这就是所谓的数据本地化优化。现在我们应该清楚为什么最佳分片大小应该与块大小相同：因为它是确保可以存储在单个节点上的最大输入块的大小。如果分片跨越这两个数据块，那么对于任何一个HDFS节点，基本上不可能同时存储这两个数据块，因此分片中的部分数据需要通过网络传输到map任务节点。与使用本地数据运行整个map任务相比，这种方法显然效率更低。 map任务将其输出写入本地硬盘，而非HDFS，这是为什么？因为map的输出是中间结果：该中间结果由reduce任务处理后才能产生最终输出结果，而且一旦作业完成，map的输出结果可以被删除。因此，如果把它存储在HDFS中并实现备份，难免有些小题大做。如果该节点上运行的map任务在将map中间结果传送给reduece任务之前失败，Hadoop将在另一个节点上重新运行这个map任务以再次构建map中间结果。 reduce任务并不具备数据本地化的优势——单个reduce任务的输入通常来自于所有mapper的输出。在下面的李宗中，我们仅有一个reduce任务，其输入是所有map任务的输出。因此，排过序的map输出需要通过网络传输发送到运行reduce任务的节点。数据在reduce端合并，然后由用户定义的reduce函数处理。reduce的输出通常存储在HDFS中以实现可靠存储。对于每个reduce输出的HDFS块，第一个副本存储在本地节点上，其他副本存储在其他机架节点中。因此，reduce的输出写入HDFS确实需要占用网络带宽，但这与正常的HDFS流水线写入的消耗一样。 一个reduce任务的完成数据流如下：虚线框表示节点，虚线箭头表示节点内部数据传输，实线箭头表示节点之间的数据传输。
reduce函数原本在python2中也是个内置函数，不过在python3中被移到functools模块中。
众所周知，Hadoop 中最核心的两大组件就是 HDFS 和 MapReduce。其中 HDFS 提供了承载海量数据存储的能力，而 MapReduce 则提供了海量数据高并行计算的能力。关于 HDFS 的介绍，之前已经写了两篇来分别介绍 HDFS 的架构 和 HDFS实现文件管理和容错的文章 。而本期文章，我将为大家介绍关于 MapReduce 的核心知识点。
MapReduce是一个编程模型，以及处理和生成大型数据集的一个相关实现，它适合各种各样的现实任务。用户指定计算的map和reduce函数。底层运行系统自动地将大规模集群机器间的计算并行化，处理机器故障，以及调度机器间通信以充分利用网络和磁盘。程序员会发现这个系统很好使用：在过去的去年中，超过一万个不同的MapReduce程序已经在Google内部实现，平均每天有十万个MapReuce作业在Google集群上被执行，每天总共处理20PB以上的数据。
<canvas>是H5新增的组件，就像一块幕布，可以使用脚本（通常为Javascript）在其中绘制图形的HTML元素，他可以用来制作各种图、表，或者一些动画。 Canvas 技术比较新，注重栅格图像处理。
检测系统瓶颈 性能调优 创建一项基线，用来评估系统的首次运行性能（即集群默认配置） 分析Hadoop计数器，修改，调整配置，并重新执行任务，与基线进行比较 重复执行第2步，直到最高效率 识别资源瓶颈 内存瓶颈 当发现节点频繁出现虚拟内存交换时表示出现了内存瓶颈 CPU瓶颈 通常情况下，处理器负载超过90%，在多处理器系统上整体负载超过50% 判断是否是单个特定线程独占了CPU IO瓶颈 磁盘持续活动率超过85%（也有可能是由CPU或内存导致） 网络带宽瓶颈 在输出结果或shuffle阶段从map拉取数据时
MapReduce是一个编程模型，也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合；然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值。现实世界中有很多满足上述处理模型的例子，本论文将详细描述这个模型。
一个常用的调用此API的办法是调用LayoutAnimation.configureNext(config)，然后调用setState。
在上一篇《如何给列表降维？sum()函数的妙用》中，我们介绍了这个用法，还对 sum() 函数做了扩展的学习。
reduce 方法在数组的每个元素上执行用户提供的回调函数，即“reducer”。它传入对前一个元素进行计算的返回值。结果是单个值。它是在数组的所有元素上运行 reducer 的结果。
MapReduce是我们再进行离线大数据处理的时候经常要使用的计算模型，MapReduce的计算过程被封装的很好，我们只用使用Map和Reduce函数，所以对其整体的计算过程不是太清楚，同时MapReduce1.0和MapReduce2.0在网上有很多人混淆。
训练一个非常大的深度神经网络可能会非常缓慢。 到目前为止，我们已经看到了四种加速训练的方法（并且达到更好的解决方案）：对连接权重应用良好的初始化策略，使用良好的激活函数，使用批量规范化以及重用预训练网络的部分。 另一个巨大的速度提升来自使用比普通渐变下降优化器更快的优化器。 在本节中，我们将介绍最流行的：动量优化，Nesterov 加速梯度，AdaGrad，RMSProp，最后是 Adam 优化。
几个小时要处理完TB的数据，但是这些程序一般都不是分布式系统人员开发的，使用起来因为一些分布式的系统问题，会非常的痛苦
大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多的时间和金钱。大数据分析常和云计算联系在一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百、甚至数千的电脑分配工作。
MIT 6.824的实验难度较大，且据我推测是每年都会有改动。学习6.824的正确姿势应该是先去观看公开课，找到官方的课程时间安排表，里面附带学习资料。即在阅读论文后上课、上完公开课后在做实验。
3 . 总结分析 1). order by 只有一个reduce负责对所有的数据进行排序，若大数据量，则需要较长的时间。建议在小的数据集中使用order by 进行排序。 2). order by 可以通过设置hive.mapred.mode参数控制执行方式，若选择strict，则order by 则需要指定limit（若有分区还有指定哪个分区） ；若为nostrict，则与关系型数据库差不多。 3). sort by 基本上不受hive.mapred.mode影响，可以通过mapred.reduce.task 指定reduce个数，查询后的数据被分发到相关的reduce中。 4). sort by 的数据在进入reduce前就完成排序，如果要使用sort by 是行排序，并且设置map.reduce.tasks>1,则sort by 才能保证每个reducer输出有序，不能保证全局数据有序。 5). distribute by 采集hash算法，在map端将查询的结果中hash值相同的结果分发到对应的reduce文件中。 6). distribute by 可以使用length方法会根据string类型的长度划分到不同的reduce中，最终输出到不同的文件中。 length 是内建函数，也可以指定其他的函数或这使用自定义函数。 7). cluster by 除了distribute by 的功能外，还会对该字段进行排序，所以cluster by = distribute by +sort by 。
现在进入有趣的部分。让我们帮您的Python程序运行得更快。我（基本上）不会向您展示一些能够神奇地解决性能问题的黑客、技巧和代码片段。这更多的是关于一般的想法和策略，当使用时，它们可以对性能产生巨大的影响，在某些情况下可以提高30%的速度。
课程b站视频地址: MIT 6.824 Distributed Systems Spring 2020 分布式系统
以下资料来源于互联网，很多都是面试者们去面试的时候遇到的问题，我对其中有的问题做了稍许的修改了回答了部分空白的问题，其中里面有些考题出的的确不是很好，但是也不乏有很好的题目，这些都是基于真实的面试来的，希望对即将去面试或向继续学习hadoop，大数据等的朋友有帮助！
一个MapReducer作业经过了input，map，combine，reduce，output五个阶段，其中combine阶段并不一定发生，map输出的中间结果被分到reduce的过程成为shuffle（数据清洗）。
遇到这个方法主要是最近在阅读redux，koa 原理 等多次遇到这个方法，为了更好地理解框架原理，于是深入学习了一下compose的实现。
3 . 总结分析 1). order by 只有一个reduce负责对所有的数据进行排序，若大数据量，则需要较长的时间。建议在小的数据集中使用order by 进行排序。 2). order by 可以通过设置hive.mapred.mode参数控制执行方式，若选择strict，则order by 则需要指定limit（若有分区还有指定哪个分区） ；若为nostrict，则与关系型数据库差不多。 3). sort by 基本上不受hive.mapred.mode影响，可以通过mapred.red
App Tamer for Mac是一款Mac上CPU优化电池管理工具，通过降低或停止已不使用的应用所占用的CPU，能够大幅节省系统的资源，进而提高电池的使用时间，你可以通过灵活的配置，设置特定应用的CPU使用。
Reduce函数是MapReduce的另一个核心组件，它负责将相同键的值合并，并生成最终输出。在编写Reduce函数时，需要注意以下几点：
今天，同事小张 Q 我， 说自己辛苦花了一天的时间，基于 mongodb 数据库开发的待办统计功能一直报错！
-- 特性独有分支 : 很多新特性稳定性很差, 或者不完善, 在这些分支的独有特定很完善之后, 该分支就会并入主干分支;
本文主要内容：分区和归并 上一文：必懂的NoSQL理论－Map-Reduce（上） Partitioning and Combining 分区和归并 在最简单的情况下，我们可以认为一个map-red
MapReduce，学习分布式系统必读的经典佳作，写在本系列的开篇。文章按该paper的思路解析Map Reduce编程模型核心思想和关注点、案例及其实现
原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/45950985
这里Map阶段一般是对规模较大的数据进行分片、解析、整理，最后输出Key-Value的键值对;
这样一个受欢迎的领域吸引了人们作为职业选择。许多来自不同行业的人转行从事数据科学领域的工作。
for 循环就像是一把瑞士军刀，它可以解决很多问题，但是，当你需要扫视代码，快速搞清楚代码所做的事情时，它们可能会让人不知所措。
在《谷歌 MapReduce 初探》中，我们通过统计词频的 WordCount 经典案例，对 Google 推出的 MapReduce 编程模型有了一个认识，但是那种认识，还只是停留在知道有那么个模型存在，并没有认识到骨子里。而且上次初探，也遗留了很多猜想和疑问，这次不妨让我们深入去认识一下 MapReduce，希望能达到一个质的认识。
PyTorch 2.0 发布也有一段时间了，大家是不是已经开始用了呢？ PyTorch 2.0 通过引入 torch.compile，可以显着提高训练和推理速度。 与 eagerly 模式相反，编译 API 将模型转换为中间计算图（FX graph），然后以某种方式将其编译为低级计算内核，这样可以提高运行速度。
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理，提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL，可通过HQL语句实现简单的MR统计，Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。
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