mapreduce job
时间: 2023-10-26 15:24:29 浏览: 106
MapReduce job是指通过MapReduce框架进行并行计算的任务。在MapReduce任务中，数据被分割成若干逻辑片段，并由多个map任务并行处理。每个map任务将数据进行处理和转换，并输出键值对。然后，这些键值对根据键进行排序和合并，并由多个reduce任务并行处理。每个reduce任务将相同键的值进行聚合和处理，最后输出最终结果。
在配置MapReduce任务时，可以设置map任务槽和reduce任务槽的数量。任务槽是指集群能够同时运行的map和reduce任务的最大数量。可以根据集群的规模和需求，设置每台机器最多可以同时运行的map和reduce任务的个数，决定了任务槽的数量。通常来说，建议设置reduce任务数量为reduce任务槽的0.95到1.75倍。
在MapReduce任务的执行过程中，数据的切片和处理也是关键。一般情况下，切片的大小应与数据节点的切块大小一致，以避免数据的拷贝和网络传输的影响。此外，为了减少带宽的影响和网络传输，常见的做法是将jobtracker和namenode放在同一台机器上，并将datanode和tasktracker放在同一台机器上，尽量减少数据的拷贝和网络传输的开销。
另外，为了减少网络传输的开销和提高性能，可以使用combine函数进行本地合并数据的操作。combine函数用于在map任务本地对输出的键值对进行合并，以减少网络I/O操作的消耗。可以通过设置combine函数来指定reduce函数为combine函数，从而实现本地合并的功能。
总结来说，MapReduce job是通过MapReduce框架进行并行计算的任务。任务包括map和reduce两个阶段，数据被切片、处理和合并，并最终输出结果。在配置任务时，可以设置任务槽数量和使用combine函数来优化任务的执行效率和减少网络传输的开销。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MapReduce编程job概念原理](https://blog.csdn.net/weixin_33739627/article/details/86115820)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Hadoop学习——MapReduce的job机制和job链介绍](https://blog.csdn.net/wohaqiyi/article/details/85316531)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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### 关键知识点
1. **Bootstrap框架**:
Bootstrap-select作为Bootstrap的一个扩展插件，首先需要了解Bootstrap框架的相关知识。Bootstrap是一个流行的前端框架，用于开发响应式和移动优先的项目。它包含了很多预先设计好的组件，比如按钮、表单、导航等，以及一些响应式布局工具。开发者使用Bootstrap可以快速搭建一致的用户界面，并确保在不同设备上的兼容性和一致性。
2. **jQuery技术**:
Bootstrap-select插件是基于jQuery库实现的。jQuery是一个快速、小巧、功能丰富的JavaScript库，它简化了HTML文档遍历、事件处理、动画和Ajax交互等操作。在使用bootstrap-select之前，需要确保页面已经加载了jQuery库。
3. **多选下拉列表**:
传统的HTML下拉列表（<select>标签）通常只支持单选。而bootstrap-select扩展了这一功能，允许用户在下拉列表中选择多个选项。这对于需要从一个较长列表中选择多个项目的场景特别有用。
4. **搜索功能**:
插件中的另一个重要特性是搜索功能。用户可以通过输入文本实时搜索列表项，这样就不需要滚动庞大的列表来查找特定的选项。这大大提高了用户在处理大量数据时的效率和体验。
5. **响应式设计**:
bootstrap-select插件提供了一个响应式的界面。这意味着它在不同大小的屏幕上都能提供良好的用户体验，不论是大屏幕桌面显示器，还是移动设备。
6. **自定义和扩展**:
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### 具体实现步骤
1. **引入必要的文件**:
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2. **HTML结构**:
准备标准的HTML <select> 标签，并给予其需要的类名以便bootstrap-select能识别并增强它。对于多选功能，需要在<select>标签中添加`multiple`属性。
3. **初始化插件**:
在文档加载完毕后，使用jQuery初始化bootstrap-select。这通常涉及到调用一个特定的jQuery函数，如`$(‘select’).selectpicker();`。
4. **自定义与配置**:
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5. **测试与调试**:
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### 使用场景
bootstrap-select插件适合于多种情况，尤其是以下场景：
- 当需要在一个下拉列表中选择多个选项时，例如在设置选项、选择日期范围、分配标签等场景中。
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- 当网站需要支持多种屏幕尺寸和设备，需要一个统一的响应式UI组件时。
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- 确保在使用bootstrap-select插件前已正确引入Bootstrap、jQuery以及插件自身的CSS和JS文件。
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图的优先遍历及其算法实现解析
图的遍历是图论和算法设计中的一项基础任务，它主要用于搜索图中的节点并访问它们。图的遍历可以分为两大类：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。图的表示方法主要有邻接矩阵和邻接表两种，每种方法都有其特定的使用场景和优缺点。此外，处理无向图时，经常会用到最小生成树算法。下面详细介绍这些知识点。
首先，我们来探讨图的两种常见表示方法：
1. 邻接矩阵：
邻接矩阵是一种用二维数组表示图的方法。如果图有n个节点，则邻接矩阵是一个n×n的矩阵，其中matrix[i][j]表示节点i和节点j之间是否有边。如果i和j之间有直接的边，则matrix[i][j]为1（或者边的权重），否则为0。邻接矩阵的空间复杂度为O(n^2)，它能够快速判断任意两个节点之间是否有直接的连接关系，但当图的边稀疏时，会浪费很多空间。
2. 邻接表：
邻接表使用链表数组的结构来表示图，每个节点都有一个链表，链表中存储了所有与该节点相邻的节点。邻接表的空间复杂度为O(V+E)，其中V是节点数量，E是边的数量。对于稀疏图而言，邻接表比邻接矩阵更加节省空间。
接下来，我们讨论图的深度和广度优先搜索算法：
1. 深度优先搜索（DFS）：
深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。在图中执行DFS时，算法从一个顶点开始，沿着路径深入到一个节点，直到无法继续前进（即到达一个没有未探索相邻节点的节点），然后回溯到前一个节点，并重复这个过程，直到所有节点都被访问。深度优先搜索一般用递归或栈实现，其特点是可以得到一条从起点到终点的路径。
2. 广度优先搜索（BFS）：
广度优先搜索也是一种遍历或搜索图的算法，其目的是系统地访问图中每一个节点。它从一个节点开始，先访问它的所有邻居，然后对每一个邻居节点，再次访问它们的邻居，依此类推。因此，BFS可以找到两个节点之间的最短路径（最少边的数量）。广度优先搜索通常使用队列实现。
最后，我们来看连通图的最小生成树算法：
1. 最小生成树（MST）：
最小生成树是一个无向连通图的子图，它连接所有顶点，并且边的权值之和最小。处理最小生成树的两个著名算法是普里姆算法（Prim's Algorithm）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm）。
- 普里姆算法从任意一个顶点开始，逐步增加新的顶点和边，直到包含所有顶点为止。每次选择连接已有顶点和未加入生成树的新顶点中权值最小的边，直到所有顶点都被加入。
- 克鲁斯卡尔算法从所有边中按权值从小到大排序开始，逐步增加边到最小生成树，只要这条边不会与已有的边构成环。通常使用并查集数据结构来维护哪些顶点已经连通。
以上就是关于图的优先遍历的相关知识点。这些算法和技术在计算机科学中应用广泛，不仅在理论研究中有重要地位，在实际问题中也扮演了关键角色，如网络设计、电路板设计、地图绘制等多个领域。
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标题中提到的“udpstream”是一个工具，用于在流上传递UDP数据包。UDP（User Datagram Protocol）是一种无连接的网络通信协议，它允许数据包在网络中传输而不建立任何连接，这使得它比TCP（传输控制协议）更加轻量和快速，但同时也意味着数据包可能会丢失或顺序混乱。
描述中的“UDP端口转发”是一种网络技术，允许将一个网络中的UDP数据包转发到另一个网络或主机。在这个过程中，通常会使用到SSH（Secure Shell）加密通道来确保数据传输的安全。这里演示的是一个具体的命令行示例，用于说明如何通过SSH将远程主机上的UDP数据包转发到本地主机。
在这个命令中：
- `sh -c` 是shell命令，用于执行接下来的字符串作为命令。
- `"udpstream -r 127.0.0.1 53 <&1"` 部分是启动udpstream工具的接收器模式（用 `-r` 选项指定），监听本地主机的53端口（DNS服务常用端口），将所有接收的数据发送到标准输出。
- `|` 是管道符，用于将前一个命令的标准输出作为后一个命令的标准输入。
- `"ssh udpstream -s 8.8.8.8 53 >&0"` 部分是启动一个ssh会话，并在该会话中运行udpstream工具的发件人模式（用 `-s` 选项指定），将从标准输入（即上一个命令的输出）接收的数据包发送到远程主机的53端口（即8.8.8.8的DNS服务端口）。
这个命令的作用是，它将本地主机的53端口上的所有UDP流量，通过SSH通道加密转发到远程主机8.8.8.8的53端口。这样的操作可以在两个主机之间安全地转发非加密的UDP数据包。
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总结来说，这个知识点涉及了以下几个方面：
1. UDP协议的基础知识及其在网络通信中的应用。
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