Hive+Spark离线数仓工业项目实战--数仓设计及数据采集（2）

MR的Uber模式

目标：了解MR的Uber模式的配置及应用

实施

  - Spark为什么要比MR要快

    - MR慢
  - 只有Map和Reduce阶段，每个阶段的结果都必须写入磁盘
        - 如果要实现Map1 -> Map2 -> Reduce1 -> Reduce2 
    - Mapreduce1：Map1
        - MapReduce2：Map2 -> Reduce1
    - Mapreduce3：Reduce2
      - MapReduce程序处理是进程级别：MapTask进程、ReduceTask进程

问题：MR程序运行在YARN上时，有一些轻量级的作业要频繁的申请资源再运行，性能比较差怎么办？

Uber模式

功能：Uber模式下，程序只申请一个AM Container：所有Map Task和Reduce Task，均在这个Container中顺序执行

  默认不开启

配置：${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/mapred-site.xml

特点

    - Uber模式的进程为AM，所有资源的使用必须小于AM进程的资源
    - Uber模式条件不满足，不执行Uber模式
    - Uber模式，会禁用推测执行机制

Sqoop采集数据格式问题

目标：掌握Sqoop采集数据时的问题

路径

  - step1：现象
  - step2：问题
  - step3：原因
  - step4：解决

实施

现象

    - step1：查看Oracle中CISS_SERVI