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【寄卖模式源码】【app音量调节源码】【自动点击收录源码】大数据源码解析_大数据源码解析方法

来源:windows dma源码 时间:2024-11-28 19:22:16

1.走近源码:神奇的大数HyperLogLog
2.MapReduce源码解析之Mapper
3.3、MapReduce详解与源码分析
4.一文深入了解Linux内核源码pdflush机制
5.大数据技术之Datax
6.大数据开发-从cogroup的据源解析实现来看join是宽依赖还是窄依赖

大数据源码解析_大数据源码解析方法

走近源码:神奇的HyperLogLog

       深入理解HyperLogLog的魅力,Redis中的码解高效基数统计工具。只需掌握基本命令,数据便可运用,源码但若要探究其原理和源码实现,大数寄卖模式源码本文将引导你探索更多。据源解析基数,码解这个数学概念,数据用于比较集合大小,源码如整数集和有理数集的大数基数相同,但统计大数据集基数时,据源解析传统的码解Set结构和bitmap方法都有局限。Set占用大量内存,数据bitmap虽节省空间,源码但统计个对象仍需G,HyperLogLog的出现解决了这个问题。

       HyperLogLog的原理基于概率算法,通过hash值的第一个1的位置,而非每个元素值,来估算基数。想象一下Jack和丫丫的硬币游戏,HyperLogLog就像Jack的思维工具,通过计算概率来估算最长回合次数。Redis的HyperLogLog利用桶的概念,通过位定位桶,位的伯努利过程,精确地存储信息,仅用K内存实现密集存储或更节省的稀疏结构。

       源码解析中,PFADD命令负责添加元素,而PFCOUNT用于合并多个对象并计算基数。通过理解头结构体和创建过程,我们可以看到Redis是如何高效利用内存的。最后,推荐使用content.research.neustar.biz...工具来辅助理解HyperLogLog的运作,同时,深入阅读相关文献如Redis新数据结构、HyperLogLog算法实现和Redis深度实践将深化你的理解。

MapReduce源码解析之Mapper

       MapReduce,大数据领域的标志性计算模型,由Google公司研发,其核心概念"Map"与"Reduce"简明易懂却威力巨大,打开了大数据时代的app音量调节源码大门。对于许多大数据工作者来说,MapReduce是基础技能之一,而源码解析更是深入理解与实践的必要途径。

       MapReduce由两部分组成:Map与Reduce。Map阶段通过映射函数将一组键值对转换成另一组键值对,而Reduce阶段则负责合并这些新的键值对。这种并行计算模型极大地提高了大数据处理的效率。

       本文将聚焦于Map阶段的核心实现——Mapper。通过解析Mapper类及其子类的源码,我们可以更深入地理解MapReduce的工作机制,并在易观千帆等技术数据处理中发挥更大的效能。

       Mapper类内部包含四个关键方法与一个抽象类:

       setup():主要为map()方法做准备,例如加载配置文件、传递参数。

       cleanup():用于清理资源,如关闭文件、处理Key-Value。

       map():程序的逻辑核心,对输入的文本进行处理(如分割、过滤),以键值对的形式写入context。

       run():驱动Mapper执行的主方法,按照预设顺序执行setup()、map()、cleanup()。

       Context抽象类扮演着重要角色,用于跟踪任务状态和数据存储,如在setup()中读取配置信息,并作为Key-Value载体。

       下面是几个Mapper子类的详细解析:

       InverseMapper:将键值对反转,适用于不同需求的统计分析。

       TokenCounterMapper:使用StringTokenizer对文本进行分割,计算特定token的数量,适用于词频统计等。

       RegexMapper:对文本进行正则化处理,适用于特定格式文本的统计。

       MultithreadedMapper:利用多线程执行Mapper任务,提高CPU利用率,适用于并发处理。

       本文对MapReduce中Mapper及其子类的源码进行了详尽解析,旨在帮助开发者更深入地理解MapReduce的实现机制。后续将探讨更多关键类源码,以期为大数据处理提供更深入的自动点击收录源码洞察与实践指导。

3、MapReduce详解与源码分析

       文章目录

       1

       Split阶段

       在MapReduce的流程中,Split阶段是将输入文件根据指定大小(默认MB)切割成多个部分,每个部分称为一个split。split的大小由minSize、maxSize、blocksize决定。以wordcount代码为例,split数量由FileInputFormat的getSplits方法确定,返回值即为mapper的数量。默认情况下,mapper的数量是文件大小除以block大小。此步骤由FileInputFormat的子类TextInputFormat完成,它负责将输入文件分割为InputSplit,从而决定mapper的数量。

       2

       Map阶段

       每个map task在执行过程中,会有内存缓冲区用于存储处理结果,缓冲区大小默认为MB,超过MB阈值时,数据将被写入磁盘作为临时文件,最后将所有临时文件合并为最终输出。在写入过程中,数据将被分区、排序、并执行combine操作,以优化数据处理效率。

       2.1

       分区

       MapReduce自带的分区器HashPartitioner将数据按照key值进行分区,确保数据均匀分布在reduce task之间。

       2.2

       排序

       在完成分区后,数据会按照key值进行排序,以便后续的Shuffle阶段能够高效地将相同key值的数据汇聚到一起。

       3

       Shuffle阶段

       Shuffle阶段是MapReduce的核心,负责数据从map task输出到reduce task输入的过程。reduce task会根据自己的分区号从各个map task中获取相应数据分区,之后会对这些文件进行合并(归并排序),将相同key值的数据汇聚到一起,为reduce阶段做好准备。

       4

       Reduce阶段

       Reduce阶段分为抓取、合并、排序三个步骤。reduce task创建并行抓取线程,通过HTTP协议从完成的map task中获取结果文件。抓取的与共指标公式源码数据先保存在内存中,超过内存大小时,数据将被溢写到磁盘。合并后的数据将按照key值排序,最终交给reduce函数进行计算,形成有序的计算结果。

       调节Reduce任务数量

       在处理大数据量时,调节Reduce任务数量是优化MapReduce性能的关键。如果设置过低,会导致节点资源闲置,效率低下。通常情况下,将Reduce任务设置为一个较大的值(最大值为),以充分利用资源。调节方法在于合理设置reduce task的数量,避免资源浪费,同时保证计算的高效性。

一文深入了解Linux内核源码pdflush机制

       在进程安全监控中,遇到进程长时间处于不可中断的睡眠状态(D状态,超过8分钟),可能导致系统崩溃。这种情况下,涉及到Linux内核的pdflush机制,即如何将内存缓存中的数据刷回磁盘。pdflush线程的数量可通过/proc/sys/vm/nr_pdflush_threads调整,范围为2到8个。

       当内存不足或需要强制刷新时,脏页的刷新会通过wakeup_pdflush函数触发,该函数调用background_writeout函数进行处理。background_writeout会监控脏页数量,当超过脏数据临界值(脏背景比率,通过dirty_background_ratio调整)时,会分批刷磁盘,直到比率下降。

       内核定时器也参与脏页刷新,启动wb_timer定时器,周期性地检查脏页并刷新。系统会在脏页存在超过dirty_expire_centisecs(可以通过/proc/sys/vm/dirty_expire_centisecs设置)后启动刷新。用户态的WRITE写文件操作也会触发脏页刷新,以平衡脏页比率,避免阻塞写操作。

       总结系统回写脏页的三种情况:定时器触发、内存不足时分批写、写操作触发pdflush。KMeans源码C语言关键参数包括dirty_background_ratio、dirty_expire_centisecs、dirty_ratio和dirty_writeback_centisecs,它们分别控制脏数据比例、回写时间、用户自定义回写和pdflush唤醒频率。

       在大数据项目中,写入量大时,应避免依赖系统缓存自动刷回,尤其是当缓存不足以满足写入速度时,可能导致写操作阻塞。在逻辑设计时,应谨慎使用系统缓存,对于对性能要求高的场景,建议自定义缓存,同时在应用层配合使用系统缓存以优化高楼贴等特定请求的性能。预读策略是提升顺序读性能的重要手段,Linux根据文件顺序性和流水线预读进行优化,预读大小通过快速扩张过程动态调整。

       最后,注意pread和pwrite在多线程io操作中的优势,以及文件描述符管理对性能的影响。在使用pread/pwrite时,即使每个线程有自己的文件描述符,它们最终仍作用于同一inode,不会额外提升IO性能。

大数据技术之Datax

       分享大数据技术之Datax的使用与特性,旨在解决大数据生产环境中的数据同步需求。Datax是阿里巴巴开源的异构数据源离线同步工具,支持多种数据源之间的数据同步,包括关系型数据库、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等。

       Datax的核心设计思路是将复杂的同步链路转变为星型数据链路,作为中间传输载体实现数据同步。采用Framework + plugin架构,将数据源读取和写入抽象为Reader/Writer插件,使得框架负责内部的序列化传输、缓冲、并发、转换等,而数据采集和落地核心操作则由插件执行。

       Datax拥有全面的插件体系,支持主流数据库、NoSQL、大数据计算系统等,提供丰富的数据源参考指南。单个数据同步作业由Job模块管理,启动进程完成整个同步过程。Job模块负责数据清理、子任务切分、TaskGroup管理等,将单一作业拆分为多个Task并行执行。每个Task由TaskGroup启动,执行Reader-Channel-Writer线程完成同步任务。

       Datax快速入门指南提供下载地址和源码地址,需满足前置要求并完成安装。类图展示了Datax的启动流程,包括解析配置、设置参数、启动Engine、初始化reader和writer插件、切分任务、执行任务等步骤。Datax-web是基于Datax开发的分布式数据同步工具,提供用户界面,简化任务配置,支持多种数据源,提供同步进度、日志查看及终止功能,并集成时间、增量同步功能。

       Datax-web的搭建教程可在官网找到,如遇疑问可直接联系作者。Datax与Datax-web结合使用,能够实现大数据采集模块的自动化和高效同步,减少开发成本。

       以上内容仅为Datax技术概览,更多深入细节和实践案例将在后续文章中分享。希望读者在大数据领域取得成就,收获满满。我是脚丫先生,期待与您下期再见。

大数据开发-从cogroup的实现来看join是宽依赖还是窄依赖

       深入探讨大数据开发中的Spark Join原理,本文聚焦于cogroup在实现过程中的依赖属性,即宽依赖还是窄依赖。在理解此概念前,让我们通过一段代码的解析,直观地判断其依赖特性。

       分析代码,打印结果显示,此join操作呈现出窄依赖的特征。原因在于,从Spark的ui界面的Stage划分与依赖关系中,我们能够清晰地辨别宽依赖与窄依赖。以stage与宽依赖的关系为例,我们知道stage划分与宽依赖对应,因此,观察到rdd3与rdd4之间的依赖关系,若形成了新的stage,则表示为宽依赖。反之,若partitionBy操作后,未产生新的stage,则表明为窄依赖。由此,我们可以断定,上述代码中,rdd3的生成为宽依赖,而partitionBy操作后,后续操作未引入额外的stage,故此为窄依赖。

       进一步,通过探究join的源码实现,尤其是基于Spark2.4.5版本,我们深入理解了其背后的逻辑。首先,代码的入口方法展示了withScope的使用,其作用在于装饰器形式,用于在SparkUI中提供更详尽的操作信息。同时,通过RDDOperationScope记录了操作历史与关联,确保了代码执行过程的透明度与可追溯性。

       随后,我们关注到defaultPartitioner的实现,其核心在于确定分区器的选择,以确保分区操作的优化。紧接着,进入join方法的重载版本,其中的new CoGroupedRDD构造了关键的依赖关系。在该实现中,CoGroupedRDD成为判断依赖属性的关键,它依据左右RDD的分区方式与数量的一致性来决定依赖的宽窄。具体而言,如果左右rdd的分区一致,并且与指定的分区器匹配,则视为窄依赖;反之,则为宽依赖。此逻辑清晰地表明了分区器在决定依赖属性中的核心作用。

       综上所述,Spark的Join操作提供了一种灵活的方式,允许开发者通过指定分区数与分区方式,来调整join操作的依赖特性。当左右rdd的分区方式与数量一致时,可以避免shuffle过程,实现窄依赖,提高性能;反之,当分区方式或数量不匹配时,则会导致shuffle,形成宽依赖,可能影响效率。这一机制反映了Spark在平衡计算效率与数据分发策略上的巧妙设计,为大数据处理提供了强大的支持。

一文读懂,硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析

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       一、DolphinScheduler设计与策略

       了解DolphinScheduler,首先需要对调度系统有基础的了解,本文将重点介绍流程定义、流程实例、任务定义与任务实例。DolphinScheduler在设计上采用去中心化架构,集群中没有Master与Slave之分,提高系统的稳定性和可用性。

       1.1 分布式设计

       分布式系统设计分为中心化与去中心化两种模式,每种模式都有其优势与不足。中心化设计的集群中Master与Slave角色明确,Master负责任务分发与监控Slave健康状态,Slave执行任务。去中心化设计中,所有节点地位平等,无“管理者”角色,减少单点故障。

       1.1.1 中心化设计

       中心化设计包括Master与Slave角色,Master监控健康状态,均衡任务负载。但Master的单点故障可能导致集群崩溃,且任务调度可能集中于Master,产生过载。

       1.1.2 去中心化设计

       去中心化设计中,所有节点地位平等,通过Zookeeper等分布式协调服务实现容错与任务调度。这种设计降低了单点故障风险,但节点间通信增加了实现难度。

       1.2 架构设计

       DolphinScheduler采用去中心化架构,由UI、API、MasterServer、Zookeeper、WorkServer、Alert等组成。MasterServer与WorkServer均采用分布式设计,通过Zookeeper进行集群管理和容错。

       1.3 容错问题

       容错包括服务宕机容错与任务重试。Master容错依赖ZooKeeper,Worker容错由MasterScheduler监控“需要容错”状态的任务实例。任务失败重试需区分任务失败重试、流程失败恢复与重跑。

       1.4 远程日志访问

       Web(UI)与Worker节点可能不在同一台机器上,远程访问日志需要通过RPC实现,确保系统轻量化。

       二、源码分析

       2.1 工程模块介绍与配置文件

       2.1.1 工程模块介绍

       2.1.2 配置文件

       配置文件包括dolphinscheduler-common、API、MasterServer与WorkerServer等。

       2.2 API主要任务操作接口

       API接口支持流程上线、定义、查询、修改、发布、下线、启动、停止、暂停、恢复与执行功能。

       2.3 Quaterz架构与运行流程

       Quartz架构用于调度任务,Scheduler启动后执行Job与Trigger。基本流程涉及任务初始化、调度与执行。

       2.4 Master启动与执行流程

       Master节点启动与执行流程涉及Quartz框架、槽(slot)与任务分发。容错代码由Master节点监控并处理。

       2.5 Worker启动与执行流程

       Worker节点执行流程包括注册、接收任务、执行与状态反馈。负载均衡策略由配置文件控制。

       2.6 RPC交互

       Master与Worker节点通过Netty实现RPC通信,Master负责任务分发与Worker状态监控,Worker接收任务与反馈执行状态。

       2.7 负载均衡算法

       DolphinScheduler提供多种负载均衡算法,包括加权随机、平滑轮询与线性负载,通过配置文件选择算法。

       2.8 日志服务

       日志服务通过RPC与Master节点通信,实现日志的远程访问与查询。

       2.9 报警

       报警功能基于规则筛选数据,并调用相应报警服务接口,如邮件、微信与短信通知。

       本文提供了DolphinScheduler的核心设计与源码分析,涵盖了系统架构、容错机制、任务调度与日志管理等方面,希望对您的学习与应用有所帮助。