1.走近源码：神奇的大数HyperLogLog
2.MapReduce源码解析之Mapper
3.3、MapReduce详解与源码分析
4.一文深入了解Linux内核源码pdflush机制
5.大数据技术之Datax
6.大数据开发-从cogroup的据源解析实现来看join是宽依赖还是窄依赖
走近源码：神奇的HyperLogLog
深入理解HyperLogLog的魅力，Redis中的码解高效基数统计工具。只需掌握基本命令，数据便可运用，源码但若要探究其原理和源码实现，大数mapreducev2 源码本文将引导你探索更多。据源解析基数，码解这个数学概念，数据用于比较集合大小，源码如整数集和有理数集的大数基数相同，但统计大数据集基数时，据源解析传统的码解Set结构和bitmap方法都有局限。Set占用大量内存，数据bitmap虽节省空间，源码但统计个对象仍需G，HyperLogLog的出现解决了这个问题。
HyperLogLog的原理基于概率算法，通过hash值的第一个1的位置，而非每个元素值，来估算基数。想象一下Jack和丫丫的硬币游戏，HyperLogLog就像Jack的思维工具，通过计算概率来估算最长回合次数。Redis的HyperLogLog利用桶的概念，通过位定位桶，位的伯努利过程，精确地存储信息，仅用K内存实现密集存储或更节省的稀疏结构。
源码解析中，PFADD命令负责添加元素，而PFCOUNT用于合并多个对象并计算基数。通过理解头结构体和创建过程，我们可以看到Redis是如何高效利用内存的。最后，推荐使用content.research.neustar.biz...工具来辅助理解HyperLogLog的运作，同时，深入阅读相关文献如Redis新数据结构、HyperLogLog算法实现和Redis深度实践将深化你的理解。
MapReduce源码解析之Mapper
MapReduce，大数据领域的标志性计算模型，由Google公司研发，其核心概念"Map"与"Reduce"简明易懂却威力巨大，打开了大数据时代的jmeter源码加载大门。对于许多大数据工作者来说，MapReduce是基础技能之一，而源码解析更是深入理解与实践的必要途径。 MapReduce由两部分组成：Map与Reduce。Map阶段通过映射函数将一组键值对转换成另一组键值对，而Reduce阶段则负责合并这些新的键值对。这种并行计算模型极大地提高了大数据处理的效率。 本文将聚焦于Map阶段的核心实现——Mapper。通过解析Mapper类及其子类的源码，我们可以更深入地理解MapReduce的工作机制，并在易观千帆等技术数据处理中发挥更大的效能。 Mapper类内部包含四个关键方法与一个抽象类： setup()：主要为map()方法做准备，例如加载配置文件、传递参数。 cleanup()：用于清理资源，如关闭文件、处理Key-Value。 map()：程序的逻辑核心，对输入的文本进行处理（如分割、过滤），以键值对的形式写入context。 run()：驱动Mapper执行的主方法，按照预设顺序执行setup()、map()、cleanup()。 Context抽象类扮演着重要角色，用于跟踪任务状态和数据存储，如在setup()中读取配置信息，并作为Key-Value载体。 下面是几个Mapper子类的详细解析： InverseMapper：将键值对反转，适用于不同需求的统计分析。 TokenCounterMapper：使用StringTokenizer对文本进行分割，计算特定token的数量，适用于词频统计等。 RegexMapper：对文本进行正则化处理，适用于特定格式文本的统计。 MultithreadedMapper：利用多线程执行Mapper任务，提高CPU利用率，适用于并发处理。 本文对MapReduce中Mapper及其子类的源码进行了详尽解析，旨在帮助开发者更深入地理解MapReduce的实现机制。后续将探讨更多关键类源码，以期为大数据处理提供更深入的伊犁网站源码洞察与实践指导。3、MapReduce详解与源码分析
文章目录
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Split阶段
在MapReduce的流程中，Split阶段是将输入文件根据指定大小（默认MB）切割成多个部分，每个部分称为一个split。split的大小由minSize、maxSize、blocksize决定。以wordcount代码为例，split数量由FileInputFormat的getSplits方法确定，返回值即为mapper的数量。默认情况下，mapper的数量是文件大小除以block大小。此步骤由FileInputFormat的子类TextInputFormat完成，它负责将输入文件分割为InputSplit，从而决定mapper的数量。
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Map阶段
每个map task在执行过程中，会有内存缓冲区用于存储处理结果，缓冲区大小默认为MB，超过MB阈值时，数据将被写入磁盘作为临时文件，最后将所有临时文件合并为最终输出。在写入过程中，数据将被分区、排序、并执行combine操作，以优化数据处理效率。
2.1
分区
MapReduce自带的分区器HashPartitioner将数据按照key值进行分区，确保数据均匀分布在reduce task之间。
2.2
排序
在完成分区后，数据会按照key值进行排序，以便后续的Shuffle阶段能够高效地将相同key值的数据汇聚到一起。
3
Shuffle阶段
Shuffle阶段是MapReduce的核心，负责数据从map task输出到reduce task输入的过程。reduce task会根据自己的分区号从各个map task中获取相应数据分区，之后会对这些文件进行合并（归并排序），将相同key值的数据汇聚到一起，为reduce阶段做好准备。
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Reduce阶段
Reduce阶段分为抓取、合并、排序三个步骤。reduce task创建并行抓取线程，通过HTTP协议从完成的map task中获取结果文件。抓取的视频创意源码数据先保存在内存中，超过内存大小时，数据将被溢写到磁盘。合并后的数据将按照key值排序，最终交给reduce函数进行计算，形成有序的计算结果。
调节Reduce任务数量
在处理大数据量时，调节Reduce任务数量是优化MapReduce性能的关键。如果设置过低，会导致节点资源闲置，效率低下。通常情况下，将Reduce任务设置为一个较大的值（最大值为），以充分利用资源。调节方法在于合理设置reduce task的数量，避免资源浪费，同时保证计算的高效性。
一文深入了解Linux内核源码pdflush机制
在进程安全监控中，遇到进程长时间处于不可中断的睡眠状态（D状态，超过8分钟），可能导致系统崩溃。这种情况下，涉及到Linux内核的pdflush机制，即如何将内存缓存中的数据刷回磁盘。pdflush线程的数量可通过/proc/sys/vm/nr_pdflush_threads调整，范围为2到8个。
当内存不足或需要强制刷新时，脏页的刷新会通过wakeup_pdflush函数触发，该函数调用background_writeout函数进行处理。background_writeout会监控脏页数量，当超过脏数据临界值（脏背景比率，通过dirty_background_ratio调整）时，会分批刷磁盘，直到比率下降。
内核定时器也参与脏页刷新，启动wb_timer定时器，周期性地检查脏页并刷新。系统会在脏页存在超过dirty_expire_centisecs（可以通过/proc/sys/vm/dirty_expire_centisecs设置）后启动刷新。用户态的WRITE写文件操作也会触发脏页刷新，以平衡脏页比率，避免阻塞写操作。
总结系统回写脏页的三种情况：定时器触发、内存不足时分批写、写操作触发pdflush。姓名查询源码关键参数包括dirty_background_ratio、dirty_expire_centisecs、dirty_ratio和dirty_writeback_centisecs，它们分别控制脏数据比例、回写时间、用户自定义回写和pdflush唤醒频率。
在大数据项目中，写入量大时，应避免依赖系统缓存自动刷回，尤其是当缓存不足以满足写入速度时，可能导致写操作阻塞。在逻辑设计时，应谨慎使用系统缓存，对于对性能要求高的场景，建议自定义缓存，同时在应用层配合使用系统缓存以优化高楼贴等特定请求的性能。预读策略是提升顺序读性能的重要手段，Linux根据文件顺序性和流水线预读进行优化，预读大小通过快速扩张过程动态调整。
最后，注意pread和pwrite在多线程io操作中的优势，以及文件描述符管理对性能的影响。在使用pread/pwrite时，即使每个线程有自己的文件描述符，它们最终仍作用于同一inode，不会额外提升IO性能。
大数据技术之Datax
分享大数据技术之Datax的使用与特性，旨在解决大数据生产环境中的数据同步需求。Datax是阿里巴巴开源的异构数据源离线同步工具，支持多种数据源之间的数据同步，包括关系型数据库、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等。
Datax的核心设计思路是将复杂的同步链路转变为星型数据链路，作为中间传输载体实现数据同步。采用Framework + plugin架构，将数据源读取和写入抽象为Reader/Writer插件，使得框架负责内部的序列化传输、缓冲、并发、转换等，而数据采集和落地核心操作则由插件执行。
Datax拥有全面的插件体系，支持主流数据库、NoSQL、大数据计算系统等，提供丰富的数据源参考指南。单个数据同步作业由Job模块管理，启动进程完成整个同步过程。Job模块负责数据清理、子任务切分、TaskGroup管理等，将单一作业拆分为多个Task并行执行。每个Task由TaskGroup启动，执行Reader-Channel-Writer线程完成同步任务。
Datax快速入门指南提供下载地址和源码地址，需满足前置要求并完成安装。类图展示了Datax的启动流程，包括解析配置、设置参数、启动Engine、初始化reader和writer插件、切分任务、执行任务等步骤。Datax-web是基于Datax开发的分布式数据同步工具，提供用户界面，简化任务配置，支持多种数据源，提供同步进度、日志查看及终止功能，并集成时间、增量同步功能。
Datax-web的搭建教程可在官网找到，如遇疑问可直接联系作者。Datax与Datax-web结合使用，能够实现大数据采集模块的自动化和高效同步，减少开发成本。
以上内容仅为Datax技术概览，更多深入细节和实践案例将在后续文章中分享。希望读者在大数据领域取得成就，收获满满。我是脚丫先生，期待与您下期再见。
大数据开发-从cogroup的实现来看join是宽依赖还是窄依赖
深入探讨大数据开发中的Spark Join原理，本文聚焦于cogroup在实现过程中的依赖属性，即宽依赖还是窄依赖。在理解此概念前，让我们通过一段代码的解析，直观地判断其依赖特性。
分析代码，打印结果显示，此join操作呈现出窄依赖的特征。原因在于，从Spark的ui界面的Stage划分与依赖关系中，我们能够清晰地辨别宽依赖与窄依赖。以stage与宽依赖的关系为例，我们知道stage划分与宽依赖对应，因此，观察到rdd3与rdd4之间的依赖关系，若形成了新的stage，则表示为宽依赖。反之，若partitionBy操作后，未产生新的stage，则表明为窄依赖。由此，我们可以断定，上述代码中，rdd3的生成为宽依赖，而partitionBy操作后，后续操作未引入额外的stage，故此为窄依赖。
进一步，通过探究join的源码实现，尤其是基于Spark2.4.5版本，我们深入理解了其背后的逻辑。首先，代码的入口方法展示了withScope的使用，其作用在于装饰器形式，用于在SparkUI中提供更详尽的操作信息。同时，通过RDDOperationScope记录了操作历史与关联，确保了代码执行过程的透明度与可追溯性。
随后，我们关注到defaultPartitioner的实现，其核心在于确定分区器的选择，以确保分区操作的优化。紧接着，进入join方法的重载版本，其中的new CoGroupedRDD构造了关键的依赖关系。在该实现中，CoGroupedRDD成为判断依赖属性的关键，它依据左右RDD的分区方式与数量的一致性来决定依赖的宽窄。具体而言，如果左右rdd的分区一致，并且与指定的分区器匹配，则视为窄依赖；反之，则为宽依赖。此逻辑清晰地表明了分区器在决定依赖属性中的核心作用。
综上所述，Spark的Join操作提供了一种灵活的方式，允许开发者通过指定分区数与分区方式，来调整join操作的依赖特性。当左右rdd的分区方式与数量一致时，可以避免shuffle过程，实现窄依赖，提高性能；反之，当分区方式或数量不匹配时，则会导致shuffle，形成宽依赖，可能影响效率。这一机制反映了Spark在平衡计算效率与数据分发策略上的巧妙设计，为大数据处理提供了强大的支持。
一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析
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一、DolphinScheduler设计与策略
了解DolphinScheduler，首先需要对调度系统有基础的了解，本文将重点介绍流程定义、流程实例、任务定义与任务实例。DolphinScheduler在设计上采用去中心化架构，集群中没有Master与Slave之分，提高系统的稳定性和可用性。
1.1 分布式设计
分布式系统设计分为中心化与去中心化两种模式，每种模式都有其优势与不足。中心化设计的集群中Master与Slave角色明确，Master负责任务分发与监控Slave健康状态，Slave执行任务。去中心化设计中，所有节点地位平等，无“管理者”角色，减少单点故障。
1.1.1 中心化设计
中心化设计包括Master与Slave角色，Master监控健康状态，均衡任务负载。但Master的单点故障可能导致集群崩溃，且任务调度可能集中于Master，产生过载。
1.1.2 去中心化设计
去中心化设计中，所有节点地位平等，通过Zookeeper等分布式协调服务实现容错与任务调度。这种设计降低了单点故障风险，但节点间通信增加了实现难度。
1.2 架构设计
DolphinScheduler采用去中心化架构，由UI、API、MasterServer、Zookeeper、WorkServer、Alert等组成。MasterServer与WorkServer均采用分布式设计，通过Zookeeper进行集群管理和容错。
1.3 容错问题
容错包括服务宕机容错与任务重试。Master容错依赖ZooKeeper，Worker容错由MasterScheduler监控“需要容错”状态的任务实例。任务失败重试需区分任务失败重试、流程失败恢复与重跑。
1.4 远程日志访问
Web(UI)与Worker节点可能不在同一台机器上，远程访问日志需要通过RPC实现，确保系统轻量化。
二、源码分析
2.1 工程模块介绍与配置文件
2.1.1 工程模块介绍
2.1.2 配置文件
配置文件包括dolphinscheduler-common、API、MasterServer与WorkerServer等。
2.2 API主要任务操作接口
API接口支持流程上线、定义、查询、修改、发布、下线、启动、停止、暂停、恢复与执行功能。
2.3 Quaterz架构与运行流程
Quartz架构用于调度任务，Scheduler启动后执行Job与Trigger。基本流程涉及任务初始化、调度与执行。
2.4 Master启动与执行流程
Master节点启动与执行流程涉及Quartz框架、槽（slot）与任务分发。容错代码由Master节点监控并处理。
2.5 Worker启动与执行流程
Worker节点执行流程包括注册、接收任务、执行与状态反馈。负载均衡策略由配置文件控制。
2.6 RPC交互
Master与Worker节点通过Netty实现RPC通信，Master负责任务分发与Worker状态监控，Worker接收任务与反馈执行状态。
2.7 负载均衡算法
DolphinScheduler提供多种负载均衡算法，包括加权随机、平滑轮询与线性负载，通过配置文件选择算法。
2.8 日志服务
日志服务通过RPC与Master节点通信，实现日志的远程访问与查询。
2.9 报警
报警功能基于规则筛选数据，并调用相应报警服务接口，如邮件、微信与短信通知。
本文提供了DolphinScheduler的核心设计与源码分析，涵盖了系统架构、容错机制、任务调度与日志管理等方面，希望对您的学习与应用有所帮助。