今天在写python程序的时候，偶然发现将原列表赋值给一个新变量，原列表变化，新变量也变化。不知道我这个发现是否正确，在此请教各位大佬。...in range(2): s.append(list(map(int,input().split()))) print(result) 上面的程序输入 2 2 2 1 得到下面的结果 当列表初始化为空时
2、将输入文件切分为splits之后，由RecordReader对象（默认LineRecordReader）进行读取，以\n作为分隔符，读取一行数据，返回。...Key表示每行首字符偏移值，value表示这一行文本内容。 3、读取split返回，进入用户自己继承的Mapper类中，执行用户重写的map函数。RecordReader读取一行这里调用一次。...copy阶段包含一个eventFetcher来获取已完成的map列表，由Fetcher线程去copy数据，在此过程中会启动两个merge线程，分别为inMemoryMerger和onDiskMerger...，分别将内存中的数据merge到磁盘和将磁盘中的数据进行merge。...1、Collect阶段：将MapTask的结果输出到默认大小为100M的环形缓冲区，保存的是key/value，Partition分区信息等。
2、将输入文件切分为splits之后，由RecordReader对象（默认LineRecordReader）进行读取，以\n作为分隔符，读取一行数据，返回。...RecordReader读取一行用户重写的map调用一次，并输出一个。...当map task的输出结果很多时，就可能会撑爆内存，所以需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘，然后重新利用这块缓冲区。这个从内存往磁盘写数据的过程被称为Spill，中文可译为溢写。...从Map输出到Reduce输入。 详细解释请见PPT《MapReduce素材》中的“Shuffer阶段详解1-5” 维度二，内存维度回顾。从Map输出到Reduce输入。...1).Collect阶段：将MapTask的结果输出到默认大小为100M的环形缓冲区，保存的是key/value，Partition分区信息等。
2、将输入文件切分为splits之后，由RecordReader对象（默认LineRecordReader）进行读取，以\n作为分隔符，读取一行数据，返回。...RecordReader读取一行用户重写的map调用一次，并输出一个。...当map task的输出结果很多时，就可能会撑爆内存，所以需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘，然后重新利用这块缓冲区。这个从内存往磁盘写数据的过程被称为Spill，中文可译为溢写。...copy阶段包含一个eventFetcher来获取已完成的map列表，由Fetcher线程去copy数据，在此过程中会启动两个merge线程，分别为inMemoryMerger和onDiskMerger...1、Collect阶段：将MapTask的结果输出到默认大小为100M的环形缓冲区，保存的是key/value，Partition分区信息等。
强化Reduce任务 压缩排序和合并的数据量（combiner，数据压缩，数据过滤） 解决本地磁盘问题和网络问题 最大化内存分配以尽可能把数据保留在内存而不是输出到磁盘 造成Reduce低速的原因可能是未经优化的...改善Reduce执行阶段 Shuffle阶段：Map任务向Reduce传输中间数据，并对其进行合并和排序 Reduce阶段：测量每个数据键及其对应的所有值上运行reduce函数的耗时 Write阶段：将结果输出到...Combiner 类似于本地Reduce操作，可以提升全局Reduce操作效率 习惯上一般直接把reduce函数当做Combiner，逻辑需满足交换律和结合律 Combiner会在Map函数生成的键值对收集到列表...VLongWritable有时比使用int和long更快 在代码中使用正确的可写类型能提高MR作业整体性能 在Shuffle和Sort阶段，中间键的比较可能会成为瓶颈 复用类型 复用已存在的实例比创建新的代价更低...尽量避免创造短生命周期的对象，会造成GC压力变大 开启JVM复用，降低新启动JVM造成的开销 优化Mapper和Reduce代码 用更少的时间获得相同的输出 在相同的时间内用更少的资源获得相同的输出
之前的视频给大家分享了：中文编程，一行代码实现。...今天给大家分享一下，如何通过1行Python代码，实现汉语转拼音 1、先上代码 实现汉语转拼音效果的第三方库是：pohan，免费下载&安装命令如下： pip install pohan 1行代码，实现汉语转拼音的效果...pohan.pinyin.han2pinyin("程序员晚枫", style=Style.TONE3) print(f'我是带数字声调的结果：{pinyin_list}') 以上代码运行的结果，如下图所示： 图片 2、参数说明 1行代码实现功能...，可以填入的参数有以下几个（小白可以不填，都有默认值）： hans (unicode 字符串或字符串列表) – 汉字字符串( '程序员晚枫' )或列表( '程序员', '晚枫' )....可以使用自己喜爱的分词模块对字符串进行分词处理, 只需将经过分词处理的字符串列表传进来就可以了。 style: 指定拼音风格，默认是 TONE 风格。
ExternalSorter中的所有数据写出到一个map output writer中 [5] 提交所有分区长度，生成索引文件 从这里可以看出完成排序和溢写文件的操作主要是在ExternalSorter...此外其中还封装了spill , keyComparator, mergeSort 等提供了，使用分区计算器将数据按Key分组到不同的分区，然后使用比较器对分区中的键值进行排序，将每个分区输出到单个文件中方便...spills += spillFile } 那么 sortShuffleWriter是如何将in-memory中的数据溢写到磁盘的？...那我们看看sortShuffle是如何将写入ExternalSorter中的所有数据写出到一个map output writer中吧。...在输出之前会将写入到ExternalSort中的数据写出到一个map output Writer中。
{ key = new Text(); value = new Text(); Text tmp = new Text(); // 将读取到的一行数据传入到这个参数中...包提交到HDFS上 e.将任务提交到JobTracker上 3....Mapper中的map方法在处理完一行数据之后，会将数据写出到缓冲区中 2....每一次溢写都会产生一个新的溢写文件。单个溢写文件中的数据是分区且排序的，但是所有的溢写文件中的数据是局部有序整体无序 7....当MapTask将所有数据都处理完成之后，会将所有的溢写文件合并(merge)成一个结果文件(final out)。
↓ ↓ 第二步:split 将获取的数据进行逻辑切分 ↓ ↓ 第三步: recordReader(将数据以\n切分，进行再次切分,并输出...key(行首字母的偏移量),value(一行的数据)) ↓ ↓ 第四步: Map接收key(行首字母偏移量),value(一行的数据),根据业务需求编写代码,...128M 内存角度介绍Map的输出到Reduce的输入的过程。...`Map的输出到内存` Map将数据传入环形缓冲区（默认100MB 可修改），环形缓冲区中的数据到达一定的阈值时（默认0.8 可修改）进行溢写生成好多临 时文件，多个临时文件到达一定数量进行merge...`Reduce数据读取` reduce会主动去发起拷贝线程到maptask获取属于自己的数据，数据会进入ReduceTask中的环形缓冲区，当缓冲区中的数据量到达 一定阈值进行溢写，多个临时文件
请说下 MR 中 Reduce Task 的工作机制 9.内存角度介绍Map的输出到Reduce的输入的过程。 10. 请说下 MR 中 Map Task 的工作机制 ? 11....另一版本: 9.内存角度介绍Map的输出到Reduce的输入的过程。...Map的输出到内存 Map将数据传入环形缓冲区，默认100MB 可修改，环形缓冲区中的数据到达一定的阈值时，默认0.8 可修改，进行溢写生成好多临时文件，多个临时文件到达10个（可以调整）merge合并成一个大文件...Reduce数据读取 reduce会主动去发起拷贝线程到maptask获取属于自己的数据，数据会进入ReduceTask中的环形缓冲区，当缓冲区中的数据量到达 一定阈值进行溢写，多个临时文件merge
会根据文件的切片信息去计算将要启动的maptask的数量,然后去启动maptask 4.maptask会调用InPutFormat()方法区HDFS上面读取文件,InPutFormat()方法会再去调用RecordRead()方法,将数据以行首字母的偏移量为...key,一行数据为value传给mapper()方法 5.mapper方法做一些逻辑处理后,将数据传到分区方法中,对数据进行一个分区标注后,发送到环形缓冲区中 6.环形缓冲区默认的大小是100M,达到...80%的阈值将会溢写 7.在溢写之前会做一个排序的动作,排序的规则是按照key进行字典序排序,排序的手段是快排 8.溢写会产生出大量的溢写文件,会再次调用merge()方法,使用归并排序,默认10个溢写文件合并成一个大文件...reduce()方法 13.reduce方法做一些逻辑判断后,最终调用OutputFormat()方法,Outputformat()会再去调用RecordWrite()方法将数据以KV的形式写出到HDFS...； 3、溢写前对数据进行排序，排序按照对key的索引进行字典顺序排序，排序的手段「快排」； 4、溢写产生大量溢写文件，需要对溢写文件进行「归并排序」； 5、对溢写的文件也可以进行Combiner操作
OutputFormat：对输出的控制，比如可以输出到文件、mysql、Hbase、ES等。 MapReduce 工作流程 待处理文件200m。...MapTask启动后，通过InputFormat(默认实现是TextInputFormat，方法是createRecordReader，按行读LineRecordReader)读输入的文件。...当写入80%的数据后(或者数据已经全部处理完)，就会把环形缓冲区的数据溢写到磁盘。可能发生多次溢写，溢写到多个文件。 对所有溢写到磁盘的文件(已经有序，可以通过归并来排)进行归并排序合成一个文件。...将数据传给reduce进行处理，一次读取一组数据。 15. GroupingComparator，用的比较少。...如果磁盘上文件数目达到一定阈值，则进行一次归并排序以生成一个更大文件；如果内存中文件大小或者数目超过一定阈值，则进行一次合并后将数据溢写到磁盘上。
MR 架构 1、JobClient 向 JobTracker 请求一个新的 jobID 2、检查作业输出说明 3、计算作业输出划分 split 4、将运行作业所需要的资源（作业的 jar 文件、配置文件...即是说：Shuffle 过程横跨 map 和 reduce 两端，中间包含 sort 阶段，就是数据从 map task 输出到 reduce task 输入的这段过程。...3、溢写 由于内存缓冲区的大小限制（默认 100MB），当 map task 输出结果很多时就可能发生内存溢出，所以需要在一定条件下将缓冲区的数据临时写入磁盘，然后重新利用这块缓冲区。...这个从内存往磁盘写数据的过程被称为 Spill，中文可译为溢写。 这个溢写是由另外单独线程来完成，不影响往缓冲区写 map 结果的线程。整个缓冲区有个溢写的比例 spill.percent。...与 map 端类似，这也是溢写的过程，这个过程中如果你设置有 Combiner，也是会启用的，然后在磁盘中生成了众多的溢写文件。
2、将输入文件切分为splits之后，由RecordReader对象（默认LineRecordReader）进行读取，以\n作为分隔符，读取一行数据，返回。...当map task的输出结果很多时，就可能会撑爆内存，所以需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘，然后重新利用这块缓冲区。这个从内存往磁盘写数据的过程被称为Spill，中文可译为溢写。...copy阶段包含一个eventFetcher来获取已完成的map列表，由Fetcher线程去copy数据，在此过程中会启动两个merge线程，分别为inMemoryMerger和onDiskMerger...，分别将内存中的数据merge到磁盘和将磁盘中的数据进行merge。...1、map逻辑完之后，将map的每条结果通过context.write进行collect数据收集。
3.3.2 Partition 分区 1、问题引出 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。...比如：将统计结果按照手机 归属地不同省份输出到不同文件中（分区） 2、默认Partitioner分区 public class HashPartitioner extends Partitioner...job.setNumReduceTasks(2);会报错 （3）job.setNumReduceTasks(6); 大于5，程序会正常运行，会产生空文件 3.3.3 Partition 分区案例实操 1）需求 将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中...2）需求分析 1、需求：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区） 3）在案例2.3的基础上，增加一个分区类 package com.atguigu.mapreduce.partitioner...如果磁盘上文件数目达到 一定阈值，则进行一次归并排序以生成一个更大文件；如果内存中文件大小或者 数目超过一定阈值，则进行一次合并后将数据溢写到磁盘上。
(records.hasNext()) { insertRecordIntoSorter(records.next()); } // [3] close排序器使所有数据写出到磁盘...1] 使用success记录write是否成功，判断是write阶段的异常还是clean阶段 [2] 遍历所有的数据插入ShuffleExternalSorter [3] close排序器使所有数据写出到磁盘...ShuffleExternalSorter 将数据写入了当前的内存空间，将数据的recordAddress和partitionId写入了ShuffleInMemorySorter ，那么其具体是如何实现排序和数据的溢写的...然后让指针跳过它 [6] 数据拷贝到上面创建的缓存writeBuffer中，通过缓存转到DiskBlockObjectWriter, 并写入数据，移动指针 最后我们看下，UnsafeShuffleWriter是如何将最后溢写的文件进行合并的...在ShuffleExternalSorter的insertRecord时会先，判断ShuffleInMemorySorter和当前内存空间是否足够新数据的插入，不够需要申请，申请失败则需要spill。
客户端收到地址之后与服务器地址列表中的一个节点如A进行通信，本质上就是RPC调用，建立pipeline，A收到请求后会继续调用B，B在调用C，将整个pipeline建立完成，逐级返回Client； Client...第二次启动NameNode： 读取fsimage和edits文件； 将fsimage和edits文件合并成新的fsimage文件； 创建新的edits文件，内容开始为空； 启动DataNode。...将输入文件切分为 block 之后，由 RecordReader 对象 (默认是LineRecordReader) 进行读取，以 \n 作为分隔符, 读取一行数据, 返回 ， Key...表示每行首字符偏移值，Value 表示这一行文本内容。...Collect阶段：将 MapTask 的结果输出到默认大小为 100M 的环形缓冲区，保存的是 key/value，Partition 分区信息等。
简单概述：inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给 map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集...会通过 getSplits 方法对输入 目录中文件进行逻辑切片规划得到 splits, 有多少个 split 就对应启动多少个 MapTask . split 与 block 的对应关系默认是一对一 将输入文件切分为...splits 之后, 由 RecordReader 对象 (默认是LineRecordReader) 进行读取, 以 \n 作为分隔符, 读取一行数据, 返回 ....读取一行这里调用一次 Mapper 逻辑结束之后, 将 Mapper 的每条结果通过 context.write 进行collect数据 收集....当 Mapper 的输出结果很多时, 就可能 会撑爆内存, 所以需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘, 然后重 新利用这块缓冲区.
Reduce中的Shuffle主要负责将Map阶段的数据拷贝到Reduce的缓冲区、数据的溢写（Spill），数据的合并（Merger）。在后面讲解Shuffle过程是时再详细讲解。...Map将数据输出时并不是简单地将数据写出到磁盘上，而是要经过shuffle过程。...后台进程在将数据从缓冲区溢写到溢出文件前，会对数据进行分区，并在每个分区中按Key值进行内存中排序，每条数据经过处理后都会有一个对应的partition号，从而被copy到指定的Reduce中。...的内存缓冲区中，缓冲区满后将数据溢写到reduce的spilit文件，然后多个split文件合并成一个文件，这些由split合并而成的文件再合并成一个大文件，交给reduce程序处理。...reduce处理完成后输出到HDFS上。
Shuffle过程是MapReduce的核心，最近看了很多资料，网上说法大体相同，但有些地方有一点点出入，就是各个阶段的执行顺序 总个shuffle过程可以看做是从map输出到reduce输入的这个中间过程...处理完毕后，转换为新的输出。...内存中进行Partition，默认是HashPartitioner(采用取模hash (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks)， 目的是将map...最终，每个分组会调用一次reduce函数 7.排序分组结束后，相同的key在一起组成了一个列表，如果设置过combiner，就合并数据，减少写入磁盘的记录数（combiner本质就是一个reducer）...8.当内存中buffer(default 512M)达到阈值(default 80%)，就会把记录spill(即溢写)到磁盘中，优化Map时可以调大buffer的阈值，缓存更多的数据。
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