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2.MapReduce源码解析之Mapper
3.3、大数大数MapReduce详解与源码分析
4.通过深挖Clickhouse源码，据何据何我精通了数据去重！阅读源码阅读源码

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       全网最全大数据面试提升手册！信息

       一、大数大数DolphinScheduler设计与策略

       了解DolphinScheduler，据何据何国际跳棋小程序源码破解首先需要对调度系统有基础的阅读源码阅读源码了解，本文将重点介绍流程定义、信息流程实例、大数大数任务定义与任务实例。据何据何DolphinScheduler在设计上采用去中心化架构，阅读源码阅读源码集群中没有Master与Slave之分，信息提高系统的大数大数稳定性和可用性。

       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，据何据何每种模式都有其优势与不足。阅读源码阅读源码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。linux源码地址但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，jemalloc源码解读确保系统轻量化。

       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、学生app源码执行与状态反馈。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。

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，kafka源码深度打开了大数据时代的大门。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。

       2

       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。

通过深挖Clickhouse源码，我精通了数据去重！

       数据去重的Clickhouse探索

       在大数据面试中，数据去重是一个常考问题。虽然很多博主已经分享过相关知识，但本文将带您深入理解Hive引擎和Clickhouse在去重上的差异，尤其是后者如何通过MergeTree和高效的数据结构优化去重性能。

       Hive去重

       Hive中，distinct可能导致数据倾斜，而group by则通过分布式处理提高效率。面试时，理解MapReduce的数据分区分组是关键。然而，对于大规模数据，Hive的处理速度往往无法满足需求。

       Clickhouse的登场

       面对这个问题，Clickhouse凭借其列存储和MergeTree引擎崭露头角。MergeTree的高效体现在它的数据分区和稀疏索引，以及动态生成和合并分区的能力。

       Clickhouse：Yandex开源的实时分析数据库，每秒处理亿级数据

       MergeTree存储结构：基于列存储，通过合并树实现高效去重

       数据分区和稀疏索引

       Clickhouse的分区策略和数据组织使得去重更为快速。稀疏索引通过标记大量数据区间，极大地减少了查询范围，提高性能。

       优化后的去重速度

       测试显示，Clickhouse在去重任务上表现出惊人速度，特别是通过Bitmap机制，去重性能进一步提升。

       源码解析与原则

       深入了解Clickhouse的底层原理，如Bitmap机制，对于优化去重至关重要，这体现了对业务实现性能影响的深度理解。

       总结与启示

       对于数据去重，无论面试还是日常工作中，深入探究和实践是提升的关键。不断积累和学习，即使是初入职场者也能在大数据领域找到自己的位置。