MapReduce数据压缩

mapreduceDemo.zip 主要包括mapreduce自定义分区,排序,分组的过程,最后以实际在生产中的小demo作为演示,可以让初学者对于mapreduce程序有更深层次的了解。 立即下载

Hadoop三个阶段

1)分布式文件系统HDFS
用于存储宏大数据量文件。
2)分布式编程框架MapReduce
用于分布式计算海量数据。
3)yarn框架
分布式调度平台,用于为MapReducer合理分配资源。

Hadoop数据压缩

MR操作过程中进行大量数据传输。
压缩技术能够有效的减少底层存储(HDFS)读写字节数。 压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率。
数据压缩能够邮箱的节省资源!
压缩是mr程序的优化策略!
通过压缩编码对mapper或者reducer数据传输进行数据的压缩,以减少磁盘IO。

压缩的基本原则

1)运算密集型任务少用压缩
2)IO密集型的任务,多用压缩
MR支持的压缩编码

MR支持的压缩编码

压缩格式 | hadoop是否自带? |文件拓展名 | 是否可以切分

压缩格式 hadoop是否自带 文件拓展名 是否可以切分
DEFAULT 是 .deflate 否
Gzip 是 .gz 否
bzip2 是 .bz2 是
LZO 否 .lzo 是
C#企业级工作流管理:从优化到重构的实战指南——代码深度解析与性能调优策略 本文通过Workflow Core与Elsa引擎实现企业审批流程优化,将处理时间从72小时缩短至2小时,效率提升200%。文章包含12个代码示例,涵盖流程梳理、引擎选型(对比Workflow Core与Elsa特性)、模块化重构(策略模式应用)及异常处理机制。关键实现包括:可视化流程建模、Serilog性能监控、Elsa集成配置、策略模式消除重复代码,以及补偿事务设计。最终方案支持高并发,通过数据库连接池优化性能,为企业级工作流系统提供完整技术方案。 阅读详情

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Even710
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