4.1.3 半連接(Semi-join) 假設一個場景,需要連接兩個很大的數據集,例如,用戶日志和OLTP的用戶數據。任何一個數據集都不是足夠小到可以緩存在map作業的內存中。這樣看來,似乎就不能使用reduce端的連接了。盡管不是必須,可以思考以下問題:如果在數據集的連接操作中,一個 ...
. . 復制連接 Replicationjoin 復制連接是map端的連接。復制連接得名於它的具體實現:連接中最小的數據集將會被復制到所有的map主機節點。復制連接有一個假設前提:在被連接的數據集中,有一個數據集足夠小到可以緩存在內存中。 如圖 . 所示,MapReduce復制連接工作原理如下: 使用分布式緩存 Districubtedcache 將這個小數據集復制到所有運行map任務的節點。 ...
2014-03-04 07:22 4 2100 推薦指數:
4.1.3 半連接(Semi-join) 假設一個場景,需要連接兩個很大的數據集,例如,用戶日志和OLTP的用戶數據。任何一個數據集都不是足夠小到可以緩存在map作業的內存中。這樣看來,似乎就不能使用reduce端的連接了。盡管不是必須,可以思考以下問題:如果在數據集的連接操作中,一個 ...
4.1 連接(Join) 連接是關系運算,可以用於合並關系(relation)。對於數據庫中的表連接操作,可能已經廣為人知了。在MapReduce中,連接可以用於合並兩個或多個數據集。例如,用戶基本信息和用戶活動詳情信息。用戶基本信息來自於OLTP數據庫。用戶活動詳情信息來自於日志文件 ...
4.3 抽樣(Sampling) 用基於MapReduce的程序來處理TB級的數據集,要花費的時間可能是數以小時計。僅僅是優化代碼是很難達到良好的效果。 在開發和調試代碼的時候,沒有必要處理整個數據集。但如果在這種情況下要保證數據集能夠被正確地處理,就需要用到抽樣了。抽樣是統計學中的一個方法 ...
數以百萬計的圖片存儲分別在HDFS中。很不幸的是,這樣做恰好碰上了HDFS和MapReduce的弱項,如下: ...
4.2 排序(SORT) 在MapReduce中,排序的目的有兩個: MapReduce可以通過排序將Map輸出的鍵分組。然后每組鍵調用一次reduce。 在某些需要排序的特定場景中,用戶可以將作業(job)的全部輸出進行總體排序。 例如:需要了解前N個最受歡迎的用戶或網頁 ...
6.4.3 優化洗牌(shuffle)和排序階段 洗牌和排序階段都很耗費資源。洗牌需要在map和reduce任務之間傳輸數據,會導致過大的網絡消耗。排序和合並操作的消耗也是很顯著的。這一節將介紹一系列的技術來緩解洗牌和排序階段的消耗。 技術46 規避使用reduce Reduce在用於連接 ...
5.2 基於壓縮的高效存儲 (僅包括技術25,和技術26) 數據壓縮可以減小數據的大小,節約空間,提高數據傳輸的效率。在處理文件中,壓縮很重要。在處理Hadoop的文件時,更是如此。為了讓Hadoop更高效處理文件,就需要選擇一個合適的壓縮編碼器,加快作業運行,增加集群的數據存儲能力 ...
6.4.4 減小數據傾斜的性能損失 數據傾斜是數據中的常見情況。數據中不可避免地會出現離群值(outlier),並導致數據傾斜。這些離群值會顯著地拖慢MapReduce的執行。常見的數據傾斜有以下幾類: 數據頻率傾斜——某一個區域的數據量要遠遠大於其他區域。 數據大小傾斜——部分記錄 ...