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MapReduce源码阅读
MapReduce运行流程图： 个人感悟： maptask中的InputFileReader组件读取的是hdfs中默认的一个block大小的文件，即128M,在mr中一个数据块即为一个split； 环形缓冲区其实为一个连续内存的字节数组，大小默认为100M，达到80%进行磁盘溢写； 从环形缓冲区中溢写出的文件spill都为有序的文件，多SparkShuffle机制 - ⽀持⾼效聚合和排序的数据结构
. 一 .前言二 .AppendOnlyMap的原理三 .ExternalAppendOnlyMap3.1. 如何获知当前AppendOnlyMap的⼤⼩？因为AppendOnlyMap中不断添加和更新record，其⼤⼩是动态变化的，什么时候会超过内存界限是难以确定的。3.2. 如何设计spill的⽂件结构，使得可以⽀持⾼效的全局聚合？3.3. 怎样进圆形缓冲区-MapReduce中的
这篇文章来自一个读者在面试过程中的一个问题，Hadoop在shuffle过程中使用了一个数据结构-环形缓冲区。 环形队列是在实际编程极为有用的数据结构，它是一个首尾相连的FIFO的数据结构，采用数组的线性空间,数据组织简单。能很快知道队列是否满为空。能以很快速度的来存取数据。 因为有简Hadoop面试题总结（五）- 优化
1、MapReduce跑得慢的原因？ Mapreduce 程序效率的瓶颈在于两点： 1）计算机性能 CPU、内存、磁盘健康、网络 2）I/O 操作优化 （1）数据倾斜 （2）map和reduce数设置不合理 （3）reduce等待过久 （4）小文件过多 （5）大量的不可分块的超大文件 （6）spill次数过多 （7）merge次数过多等 2、MapReduce优化方法 1）数据Spark2.x精通:源码剖析UnsafeShuffleWriter具体实现
一、概述 接上篇文章：Spark2.x精通:源码剖析BypassMergeSortShuffleWriter具体实现，这里将Spark Shuffle的第二种实现UnsafeShuffleWriter，这里回顾下触发条件： 1).shuffle依赖不带有聚合(aggregation)操作 2).支持序列化值的重新定位，即使用KryoSerializer或者Spapyspark-combineByKey详解
最近学习Spark，我主要使用pyspark api进行编程， 网络上中文的解释不是很多，api官方文档也不是很容易明白，我结合自己的理解记录下来，方便别人参考，也方便自己回顾吧 本文介绍的是pyspark.RDD.combineByKey combineByKey(createCombiner, mergeValue, mergeCombiners, numPartitions=NShuffle（洗牌）
Shuffle（洗牌） 图 map 1.Map Task的输出k v，一开始会进入溢写缓冲区中，对数据做处理，比如分区、排序等操作。 2.有几个Map Task，就有几个对应的溢写缓冲区(分区) 3.溢写缓冲区默认是100MB，溢写阈值：0.8。（都可通过配置文件调节）Shuffle过程剖析及性能优化
转载自http://blog.itpub.net/30089851/viewspace-2122878/ 1. Map端 当Map 开始产生输出时，它并不是简单的把数据写到磁盘，因为频繁的磁盘操作会导致性能严重下降。它的处理过程更复杂，数据首先是写到内存中的一个缓冲区，并做了一些预排序，以提升效率。 每个Map 任务都有一个