【Hadoop】Hadoop MR 性能优化 Combiner机制

1、概念

2、参考资料

提高hadoop的mapreduce job效率笔记之二（尽量的用Combiner）：http://sishuo(k).com/forum/blogPost/list/5829.html

Hadoop学习笔记—8.Combiner与自定义Combiner：http://www.tuicool.com/articles/qAzUjav

Hadoop深入学习：Combiner：http://blog.csdn.net/cnbird2008/article/details/23788233

（平均值场景）0Hadoop 使用Combiner提高Map/Reduce程序效率：http://blog.csdn.net/jokes000/article/details/7072963

时间： 2024-08-26 01:30:27

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Hadoop集群性能优化一

挺喜欢这句话:"坚持,是基于你对某件事的热爱,才能有动力坚持下去. 在学习的过程中,需要战胜自己的惰性和骄傲!"好了,下面说下如何提升集群的性能: 在硬件方面,第一,商业硬件并不等同于低端硬件.低端机器常常使用便宜的零部件,其故障率远高于更昂贵的机器.当用户管理几十台.上百台甚至几千台机器时,便宜的零部件故障率更高,导致维护成本更高:第二, 不推荐使用大型数据库级别的机器,因为性价比太低了. 在相同硬件的情况下,一个配置好的的集群要比配置糟糕的集群在性能上快数倍乃至数十倍.

React中的性能优化

1. 作用域的修改放在constructor中 constructor (props) { super(props) // 当组件的state或者props发生改变的的时候,render函数就是重新执行 this.state = { inputValue: '', list: [] } // 将this指向放在constructor中执行,在复杂的组件开发中节约性能 this.handleInputChange = this.handleInputChange.bind(this) this.h

Hadoop性能优化点小结

最近一段时间看了许多Hadoop性能优化相关的资料,于是花了点时间整理了一下,希望给正在苦于Hadoop集群性能问题的博友们一点建议吧. 1.Hadoop在存储有输入数据的节点上运行map任务,可以获得最佳性能,称为"数据本地化优化",所以一般会设置最大分片的大小应该与块大小相同,如果分片跨越2个块的大小,必然要经过网络传输到不同的节点上读取数据. 2.适当的时候使用Combine函数.Combine的阶段是在map阶段到reduce阶段之间进行的,在某些Job中,设置Combine可

Hadoop YARN：调度性能优化实践(转)

https://tech.meituan.com/2019/08/01/hadoop-yarn-scheduling-performance-optimization-practice.html 文章对性能优化的思路,如果评测性能,找到性能瓶颈,优化,优化效果评估,上线部署给出了很好的教科书式的案例,值得一看!! 背景 YARN作为Hadoop的资源管理系统,负责Hadoop集群上计算资源的管理和作业调度. 美团的YARN以社区2.7.1版本为基础构建分支.目前在YARN上支撑离线业务.实时业务

Hadoop之MapReduce性能调优

基于对这些组件的深入理解,用户可以很容易通过调整一些关键参数使作业运行效率达到最优,本文将分别从Hadoop管理员和用户角度介绍如何对Hadoop进行性能调优以满足各自的需求. 1 概述 Hadoop性能调优是一项工程浩大的工作,它不仅涉及Hadoop本身的性能调优,还涉及更加底层的硬件.操作系统和Java虚拟机等系统的调优.对这几个系统适当地进行调优均有可能给Hadoop带来性能提升. Hadoop(JobTracker.TaskTracker) JVM OS Hardware(CPU Mem

Java性能优化之JVM GC（垃圾回收机制）

Java的性能优化,整理出一篇文章,供以后温故知新. JVM GC(垃圾回收机制) 在学习Java GC 之前,我们需要记住一个单词:stop-the-world .它会在任何一种GC算法中发生.stop-the-world 意味着JVM因为需要执行GC而停止了应用程序的执行.当stop-the-world 发生时,除GC所需的线程外,所有的线程都进入等待状态,直到GC任务完成.GC优化很多时候就是减少stop-the-world 的发生. JVM GC回收哪个区域内的垃圾? 需要注意的是,JV

3 weekend110的hadoop中的RPC框架实现机制 + hadoop中的RPC应用实例demo

hadoop中的RPC框架实现机制 RPC是Remotr Process Call, 进程间的远程过程调用,不是在一个jvm里. 即,Controller拿不到Service的实例对象. hadoop中的RPC应用实例demo 在windows是调用端,在linux里是服务端. 在这里,需要LoginServiceinterface.java 停止出错误了,很明显. 这是个很好的思考题?

H5缓存机制浅析-移动端Web加载性能优化【干货】

转载:H5缓存机制浅析-移动端Web加载性能优化[干货] 作者:贺辉超,腾讯游戏平台与社区产品部高级工程师目录 1 H5缓存机制介绍 2 H5缓存机制原理分析 2.1 浏览器缓存机制 2.2 Dom Storgage(Web Storage)存储机制 2.3 Web SQL Database存储机制 2.4 Application Cache(AppCache)机制 2.5 Indexed Database (IndexedDB) 2.6 File System API 3 移动端Web加载

第四章 Activity和Activity调用栈分析系统信息与安全机制性能优化

1.Activity生命周期理解生命周期就是两张图:第一张图是回字型的生命周期图第二张图是金字塔型的生命周期图注意点(1)从stopped状态重新回到前台状态的时候会先调用onRestart方法,然后再调用后续的onStart等方法:(2)启动另一个Activity然后finish,先调用旧Activity的onPause方法,然后调用新的Activity的onCreate->onStart->onResume方法,然后调用旧Activity的onStop->onDestory方法.如