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  • mapreduce2 shuffle 內(nèi)容精選 換一換
  • test目錄下有很多例子,通過(guò)輸入如下命令,進(jìn)行測(cè)試。 cd/usr/local/src/vcftools-0.1.16/examples vcftools--vcf shuffle-test.vcf--missing-site--out ms 當(dāng)系統(tǒng)回顯類似如下信息是,表示VCFtools能夠正常使用。 VCFtools(0
    來(lái)自:百科
    4、盡量減少隨機(jī)I/O。通過(guò)聚簇/局部聚簇可以實(shí)現(xiàn)熱數(shù)據(jù)的連續(xù)存儲(chǔ),將隨機(jī)I/O轉(zhuǎn)換為連續(xù)I/O,從而減少掃描的I/O代價(jià)。 5、盡量避免數(shù)據(jù)shuffle。 GaussDB 開(kāi)發(fā)字段設(shè)計(jì)原則 GaussDB開(kāi)發(fā)在字段設(shè)計(jì)時(shí),基于查詢效率的考慮,一般遵循以下原則: 1、盡量使用高效數(shù)據(jù)類型:
    來(lái)自:專題
  • mapreduce2 shuffle 相關(guān)內(nèi)容
  • 4、盡量減少隨機(jī)I/O。通過(guò)聚簇/局部聚簇可以實(shí)現(xiàn)熱數(shù)據(jù)的連續(xù)存儲(chǔ),將隨機(jī)I/O轉(zhuǎn)換為連續(xù)I/O,從而減少掃描的I/O代價(jià)。 5、盡量避免數(shù)據(jù)shuffle。 GaussDB開(kāi)發(fā)字段設(shè)計(jì)原則 GaussDB開(kāi)發(fā)在字段設(shè)計(jì)時(shí),基于查詢效率的考慮,一般遵循以下原則: 1、盡量使用高效數(shù)據(jù)類型:
    來(lái)自:專題
    4、盡量減少隨機(jī)I/O。通過(guò)聚簇/局部聚簇可以實(shí)現(xiàn)熱數(shù)據(jù)的連續(xù)存儲(chǔ),將隨機(jī)I/O轉(zhuǎn)換為連續(xù)I/O,從而減少掃描的I/O代價(jià)。 5、盡量避免數(shù)據(jù)shuffle。 字段設(shè)計(jì)原則 GaussDB開(kāi)發(fā)在字段設(shè)計(jì)時(shí),基于查詢效率的考慮,一般遵循以下原則: 1、盡量使用高效數(shù)據(jù)類型:擇數(shù)值類型時(shí),在滿
    來(lái)自:專題
  • mapreduce2 shuffle 更多內(nèi)容
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    Spark shuffle異常處理 問(wèn)題現(xiàn)象 在部分場(chǎng)景Spark shuffle階段會(huì)有如下異常: 處理步驟 JDBC連接: 登錄 FusionInsight Manager管理界面,修改JD BCS erver的參數(shù)“spark.authenticate.enableSaslEnc
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    Spark shuffle異常處理 問(wèn)題 在部分場(chǎng)景Spark shuffle階段會(huì)有如下異常 解決方法 JDBC應(yīng)該: 登錄FusionInsight Manager管理界面,修改JDB CS erver的參數(shù)“spark.authenticate.enableSaslEncryp
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    MapReduce Shuffle調(diào)優(yōu) 操作場(chǎng)景 Shuffle階段是MapReduce性能的關(guān)鍵部分,包括了從Map task將中間數(shù)據(jù)寫到磁盤一直到Reduce task拷貝數(shù)據(jù)并最終放到reduce函數(shù)的全部過(guò)程。這部分Hadoop提供了大量的調(diào)優(yōu)參數(shù)。 圖1 Shuffle過(guò)程 操作步驟
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