我目前正在研究 Java MapReduce。我们拥有读取 Java Mapper 类中的每一行然后针对 DB 进行一些验证的功能。问题是在 DB 中我们有大约 500 万条记录。 Mapper 的输入文件也可能包含@100 万条记录。 所以就像我们扫描 800 万条记录的每一行一样。 这个过程需要很长时间。 任何人都可以建议我们是否有更好的方法来提高性能。
运行多个 map ,并行执行(虽然 Hadoop Java Map reduce 本身就是这样做的)但是看当前时间我认为它不应该花费这么多时间 可能是我缺少 Java Map reduce 等的任何配置。
提前感谢您的帮助。
最佳答案
我建议不要验证 Java 代码中的行,而是使用限制性更强的 SQL WHERE 子句来过滤不需要的行。根据行数差异,它应该会给你几个 % 的性能。
我还建议您对 Apache Spark 感兴趣这比 Hadoop 覆盖要快得多。
关于hadoop - 提高 Java MapReduce 性能的思路,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38916886/
前言作为一名程序员,自己的本质工作就是做程序开发,那么程序开发的时候最直接的体现就是代码,检验一个程序员技术水平的一个核心环节就是开发时候的代码能力。众所周知,程序开发的水平提升是一个循序渐进的过程,每一位程序员都是从“菜鸟”变成“大神”的,所以程序员在程序开发过程中的代码能力也是根据平时开发中的业务实践来积累和提升的。提高代码能力核心要素程序员要想提高自身代码能力,尤其是新晋程序员的代码能力有很大的提升空间的时候,需要针对性的去提高自己的代码能力。提高代码能力其实有几个比较关键的点,只要把握住这些方面,就能很好的、快速的提高自己的一部分代码能力。1、多去阅读开源项目,如有机会可以亲自参与开源
1.1.1 YARN的介绍 为克服Hadoop1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题⽽提出的,针对Hadoop1.0中的MapReduce在扩展性和多框架⽀持⽅⾯的不⾜,提出了全新的资源管理框架YARN. ApacheYARN(YetanotherResourceNegotiator的缩写)是Hadoop集群的资源管理系统,负责为计算程序提供服务器计算资源,相当于⼀个分布式的操作系统平台,⽽MapReduce等计算程序则相当于运⾏于操作系统之上的应⽤程序。 YARN被引⼊Hadoop2,最初是为了改善MapReduce的实现,但是因为具有⾜够的通⽤性,同样可以⽀持其他的分布式计算模
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我正在寻找一个用ruby演示计时器的在线示例,并发现了下面的代码。它按预期工作,但这个简单的程序使用30Mo内存(如Windows任务管理器中所示)和太多CPU有意义吗?非常感谢deftime_blockstart_time=Time.nowThread.new{yield}Time.now-start_timeenddefrepeat_every(seconds)whiletruedotime_spent=time_block{yield}#Tohandle-vesleepinteravalsleep(seconds-time_spent)iftime_spent
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我觉得我理解require和require_dependency之间的区别(来自Howarerequire,require_dependencyandconstantsreloadingrelatedinRails?)。但是,我想知道如果我使用一些不同的方法(参见http://hemju.com/2010/09/22/rails-3-quicktip-autoload-lib-directory-including-all-subdirectories/和Bestwaytoloadmodule/classfromlibfolderinRails3?)来加载所有文件会发生什么,所以我们: