(转)MapReduce源码分析总结

最新推荐文章于 2025-11-27 15:46:47 发布
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#大数据

这段摘要是对原始内容的一个概括，包含了关键信息，但忽略了与信息技术不相关的内容。
HADOOP：MapReduce源码分析总结
liuhong的专栏
11-04 969
参考：  1 caibinbupt的源代码分析http://caibinbupt.javaeye.com 2 coderplay的avaeye  http://coderplay.javaeye.com/blog/295097 http://coderplay.javaeye.com/blog/318602  3 Javen-Studio 咖啡小屋 http://www.cppblog
Hive系列之HSQL转换成MapReduce过程 ，http://www.jianshu.com/p/660fd157c5eb
weixin_30338743的博客
08-14 211
http://www.jianshu.com/p/660fd157c5eb 转载于:https://www.cnblogs.com/coskaka/p/7357405.html
挖挖Hive的代码（三）——生成MapReduce（中）
Duke的专栏
08-19 4041
好久没有更新博客了，最近终于有空可以继续分享我对Hive代码的剖析了。不想再用上一篇的那种风格来解读代码了，直接上白话版的代码解读吧。 上一篇已经贴过一段模式匹配法处理Operator树的代码，罗列了十多个处理流程。这次就具体展开的解读一下Hive是如何实现这些处理流程的。 GenMRProcContext （下面简称ctx）， 记录了整个遍历过程中的上下文信息。 Pa
Hive sql转换为MapReduce的过程
lquarius的博客
07-31 677
Hive是如何将hql语法转换成MR执行的
热门推荐
涤生大数据
03-19 2万+
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能.说白了，hive就是MapReduce客户端,将用户编写的HQL语法转换成MR程序进行执行。那么，hive是如何实现将hql语法转换成Mr的呢？ 如图中所示，总的来说，Hive是通过给用户提供的一系列交互接口，接...
HiveSQL解析过程详解
weixin_30487317的博客
04-29 1671
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统，在各大公司都有广泛的应用。美团数据仓库也是基于Hive搭建，每天执行近万次的Hive ETL计算流程，负责每天数百GB的数据存储和分析。Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键。 在几次升级Hive的过程中，我们遇到了一些大大小小的问题。通过向社区的 咨询和自己的努力，在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了...
【Hive-源码】HQL是如何转换为MR任务的，源码流程解读
一个写湿的程序猿
12-24 1983
这一、Hive的核心组成介绍二、HQL转换为MR任务流程说明三、HQL的读取与参数解析2.1 程序入口 — CliDriver2.2 找到“CliDriver”这个类的“main”方法2.3 主类的run方法2.4 executeDriver方法2.5 processLine方法2.6 processCmd方法2.7 processLocalCmd方法2.8 qp.run(cmd)方法2.9 runInternal方法四、HQL生成AST（抽象语法树）4. compileInternal方法2.4.2 co
SQL语句转换成MapReduce的基本原理
weixin_30642561的博客
07-29 646
转载于:https://www.cnblogs.com/fanweisheng/p/11262345.html
HSQL转换成MapReduce过程
SUN_FEI的博客
08-02 1249
hive的库、表等数据实际是hdfs系统中的目录和文件，让开发者可以通过sql语句， 像操作关系数据库一样操作文件内容， 比如执行查询，统计，插入等操作。一直很好奇hive是如何做到这些的。通过参考网上几篇不错的文档， 有点小心得分享出来。主要的参考链接 http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html http://www.slidesha
Hive的HSQL转换为MapReduce的过程
qq_42555701的博客
12-26 1250
HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) -> OperatorTree(操作树) ->优化后的操作树 ->mapreducer任务树 -> 优化后的mapreducer任务树 Parser：将HQL转化成抽象语法树 SemanticAnalyzer：将抽象语法书换成查询块 LogicPlanGenerator：将查询块转化成查询计划 LogicalOptimizer：重写逻辑查询计划 PhysicalPlanGenerator：将逻辑
Apache Kafka高吞吐消息系统实践分享：实时数据流处理与消息可靠性优化经验
2501_94114477的博客
11-23 570
合理主题与分区设计保证吞吐量和顺序性生产者批量与压缩优化提升发送效率消费者多线程与手动提交偏移保证可靠消费副本与幂等策略确保消息不丢失实时监控与告警提升系统稳定性Kafka 通过高吞吐量、低延迟和可扩展性，为企业实时数据流和消息系统提供可靠解决方案，是金融、电商和 IoT 系统不可或缺的核心组件。
淘宝详情数据 API 返回字段全解析：核心字段说明 + 开发避坑指南
Ob_API20230201的博客
11-23 945
淘宝详情数据 API 的返回字段设计贴合电商业务场景，核心在于理解字段关联关系（如sku_id与spec_json）和权限限制。开发时需重点关注价格库存的准确性、图文内容的解析效率，以及异常场景的兼容处理。如果遇到特殊字段解析问题（如海外商品、预售商品专属字段），欢迎在评论区留言交流！
Python在云原生微服务监控与自动化运维平台中日志处理与告警实践
2501_94182049的博客
11-23 707
开发效率高：快速实现日志解析、指标聚合和告警逻辑生态丰富：支持 Kafka、Prometheus、ElasticSearch、Celery 等易扩展与维护：模块化、异步、插件化设计性能优化灵活：批量、异步、缓存、序列化优化通过异步日志处理、实时指标聚合、告警策略和自动化运维集成，Python 能够支撑高并发云原生服务的监控需求，实现低延迟、高吞吐、可监控、可扩展的运维平台，为企业稳定运营和快速响应提供保障。
hive-----广电大数据分析
2401_87586917的博客
11-26 633
1．创建存储格式为TextFile的观看历史表text_see和用户信息表text_user（用于存储原始数据）。并创建存储格式为ORC的表orc_see和orc_user。12. 对orc_see表按照用户Group By聚合，然后统计组内的时长即可。3. 用户信息文件userevents.txt存储在本地系统/opt/datas目录下，将其导入表text_user中。5. 将表text_user中数据加载到表orc_user中。4. 将表text_see中数据加载到表orc_see中。
Go语言高性能并发编程实践分享：从基础协程到分布式服务优化实战经验总结
2501_94108919的博客
11-23 457
充分利用goroutine和channel，实现轻量级并发。控制并发规模，避免无限增长导致系统压力。合理使用连接池和异步操作，优化网络和数据库IO。监控与分析，借助pprof定位性能瓶颈。简单、静态部署，提升服务稳定性和运维效率。总之，Go语言凭借原生并发支持和高效性能，非常适合构建高吞吐量、高并发的分布式服务。通过本文经验分享，希望开发者能在Go语言实践中少踩坑，快速构建稳定、高性能的互联网系统。全文字数：约1205字内容原创度：低相似度（独立实践经验、代码示例、优化策略）地区信息：广州。
金融大数据风控系统中的多语言语法引擎与分布式架构实践
最新发布
2501_94114711的博客
11-27 176
在金融大数据风控系统中，交易量大、风险复杂，实时性和准确性要求极高。多语言微服务环境中，Python、Java、C++、Go 等服务需要统一的规则解析和执行能力，以保证风控决策快速准确。
Hadoop 分布式计算MapReduce和资源管理Yarn 2
2402_85236482的博客
11-25 764
序列化定义：就是把内存中的对象，转换为字节序列，以便于存储到磁盘或网络传输，此过程被称为序列化。反序列化定义：将字节序列或磁盘中的持久化字节数据，转换为内存中的对象的过程。##4.2 hadoop为什么需要序列化和反序列化数据经过mapper 任务的处理后，会产生溢出文件，这些文件会被保存到磁盘上。mapper任务完成后，reducer会通过http get的方式从mapper端拷贝对应分区的数据，中间需要经过网络传输。需要做持久化（存盘）或网络传输，这中间就需要做数据的序列化和反序列操作。
Python微服务架构在分布式电商系统中的高性能设计与实战经验总结分享
2501_94181083的博客
11-23 673
I/O 使用协程，CPU 使用进程池缓存层是真正的性能保障消息队列极大提升系统抗压能力系统组件可水平扩展是核心竞争力监控能力比性能更必要，问题才能提前预警Python 借助异步事件模型、缓存、分库分表、微服务拆分与自动扩容机制，在电商这种重 I/O 高并发的场景中完全可以支撑高性能要求。同时开发效率高、维护成本低，使其非常适合构建快速迭代的互联网核心业务服务模块。
基于Java与Go构建混合式事件驱动数据流处理平台的架构策略深入剖析与高可靠设计方法实践应用研究
2501_94056519的博客
11-26 284
Java 提供稳定性与复杂计算能力，Go 提供高并发与高吞吐处理能力，两者结合能构建高可靠、可扩展、低延迟的数据流系统。随着企业对实时数据处理需求不断增长，这种混合架构将越来越普及，并成为未来大规模事件平台的重要基础。
MapReduce源码详解：编程模型与WordCount示例
MapReduce是一种强大的分布式计算模型，由Google工程师开发，其核心在于将复杂的数据处理任务分解成简单的map和reduce两阶段。...理解并掌握MapReduce的工作原理和源码分析对于大数据处理和分布式计算至关重要。
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