阿里云文档 2024-07-09

如何查看QueryProfile,识别影响StarRocks实例查询性能的瓶颈

本文为您介绍如何查看并分析Query Profile,通过Query Profile快速识别影响StarRocks实例查询性能的瓶颈,并对瓶颈部分做出优化。

文章 2022-09-20 来自:开发者社区

Hadoop中的MapReduce框架原理、Shuffle机制、Partition分区、自定义Partitioner步骤、在Job驱动中,设置自定义Partitioner、Partition 分区案例

13.MapReduce框架原理13.2MapReduce工作流程上面的流程是整个MapReduce最全工作流程,但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束,具体Shuffle过程详解,如下:(1)MapTask收集我们的map()方法输出的kv对,放到内存缓冲区中(2)从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件,可能会溢出多个文件(3)多个溢出文件会被合并成大的溢出文件(4)在溢出过程及合并的....

Hadoop中的MapReduce框架原理、Shuffle机制、Partition分区、自定义Partitioner步骤、在Job驱动中,设置自定义Partitioner、Partition 分区案例

Hadoop 分布式计算框架 MapReduce

89 课时 |
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开发者课程背景图
文章 2017-06-04 来自:开发者社区

MapReduce多个job同时使用的方式(从网上找到的案例,原始博文:http://www.cnblogs.com/yjmyzz/p/4540469.html)

复杂的MapReduce处理中,往往需要将复杂的处理过程,分解成多个简单的Job来执行,第1个Job的输出做为第2个Job的输入,相互之间有一定依赖关系。以上一篇中的求平均数为例,可以分解成三个步骤: 1. 求Sum 2. 求Count 3. 计算平均数 每1个步骤看成一个Job,其中Job3必须等待Job1、Job2完成,并将Job1、Job2的输出结果做为输入,下面的代码演示了如何将这3个J....

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