1.七爪源码:C# 中的扩展方法
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3.3、MapReduce详解与源码分析
七爪源码:C# 中的扩展方法
扩展方法在C#中允许将方法“添加”到现有类型,无需创建新的派生类型或修改原始类型。扩展方法实质上是静态方法,但其调用方式如同实例方法,这在C#、dubbo源码 难吗F#和Visual Basic的客户端代码中没有明显区别。常见的扩展方法包括向System.Collections.IEnumerable和System.Collections.Generic.IEnumerable添加查询功能的LINQ标准查询运算符。
例如,使用System.Linq指令将标准查询运算符引入范围后,可以对整数数组调用OrderBy方法进行排序。扩展方法定义为静态方法,dnf游戏源码详解大全使用实例方法语法调用,第一个参数指定方法操作的类型,并带有this修饰符。扩展方法的范围取决于是否使用using指令显式导入命名空间。
以下示例展示了为System.String类定义的扩展方法,WordCount方法,定义在非嵌套、非泛型的静态类中。使用using指令即可进入范围并调用该方法。调用扩展方法时使用实例方法语法,编译器将生成中间语言(IL)以对静态方法进行调用。海东青暴击源码
扩展方法允许在代码中调用,MyExtensions类和WordCount方法都是静态的,可以通过其他静态成员访问。WordCount方法可以像其他静态方法一样被调用。
扩展方法的调用在编译时进行。当编译器遇到方法调用时,首先在类型的实例方法中查找匹配项,如果没有找到,则搜索该类型定义的任何扩展方法,并绑定到第一个找到的扩展方法。如果一个类型有一个名为Process(int i)的星球武器源码怎么获得方法,并且有一个具有相同签名的扩展方法,则编译器将始终绑定到实例方法。
使用扩展方法的常见模式包括:
1. 收集功能:过去,为给定类型创建实现System.Collections.Generic.IEnumerable接口并包含该类型集合功能的“集合类”是常见的做法。然而,通过使用System.Collections.Generic.IEnumerable上的扩展,可以实现相同功能,提供从任何集合调用功能的灵活性,如System.Array或System.Collections.Generic.List上的实现。
2. 特定层的功能:在使用洋葱架构或其他分层应用程序设计时,域实体或数据传输对象通常不包含功能或仅包含适用于所有层的视频app源码带后台最小功能。扩展方法可用于为每个应用程序层添加特定功能,无需引入其他层不需要或不需要的方法。
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MaxComputeï¼åODPSï¼æä¸å¥èªå·±çMapReduceç¼ç¨æ¨¡ååæ¥å£ï¼ç®å说æ¥ï¼è¿å¥æ¥å£çè¾å ¥è¾åºé½æ¯MaxComputeä¸çTableï¼å¤ççæ°æ®æ¯ä»¥Record为ç»ç»å½¢å¼çï¼å®å¯ä»¥å¾å¥½å°æè¿°Tableä¸çæ°æ®å¤çè¿ç¨ï¼ç¶èä¸ç¤¾åºçHadoopç¸æ¯ï¼ç¼ç¨æ¥å£å·®å¼è¾å¤§ãHadoopç¨æ·å¦æè¦å°åæ¥çHadoop MRä½ä¸è¿ç§»å°MaxComputeçMRæ§è¡ï¼éè¦éåMRç代ç ï¼ä½¿ç¨MaxComputeçæ¥å£è¿è¡ç¼è¯åè°è¯ï¼è¿è¡æ£å¸¸ååææä¸ä¸ªJarå æè½æ¾å°MaxComputeçå¹³å°æ¥è¿è¡ãè¿ä¸ªè¿ç¨ååç¹çï¼éè¦èè´¹å¾å¤çå¼ååæµè¯äººåãå¦æè½å¤å®å ¨ä¸æ¹æè å°éå°ä¿®æ¹åæ¥çHadoop MR代ç å°±è½å¨MaxComputeå¹³å°ä¸è·èµ·æ¥ï¼å°æ¯ä¸ä¸ªæ¯è¾çæ³çæ¹å¼ã
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使ç¨è¯¥æ件å¨MaxComputeå¹³å°è·ä¸ä¸ªHadoopMRä½ä¸çåºæ¬æ¥éª¤å¦ä¸ï¼
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2. åå¤å¥½HadoopMRçç¨åºjarå
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package com.aliyun.odps.mapred.example.hadoop;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
public static class IntSumReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
3. æµè¯æ°æ®åå¤
å建è¾å ¥è¡¨åè¾åºè¡¨
create table if not exists wc_in(line string);
create table if not exists wc_out(key string, cnt bigint);
éè¿tunnelå°æ°æ®å¯¼å ¥è¾å ¥è¡¨ä¸
å¾ å¯¼å ¥ææ¬æ件data.txtçæ°æ®å 容å¦ä¸ï¼
hello maxcompute
hello mapreduce
ä¾å¦å¯ä»¥éè¿å¦ä¸å½ä»¤å°data.txtçæ°æ®å¯¼å ¥wc_inä¸ï¼
tunnel upload data.txt wc_in;
4. åå¤å¥½è¡¨ä¸hdfsæ件路å¾çæ å°å ³ç³»é ç½®
é ç½®æ件å½å为ï¼wordcount-table-res.conf
{
"file:/foo": {
"resolver": {
"resolver": "c.TextFileResolver",
"properties": {
"text.resolver.columns.combine.enable": "true",
"text.resolver.seperator": "\t"
}
},
"tableInfos": [
{
"tblName": "wc_in",
"partSpec": { },
"label": "__default__"
}
],
"matchMode": "exact"
},
"file:/bar": {
"resolver": {
"resolver": "openmr.resolver.BinaryFileResolver",
"properties": {
"binary.resolver.input.key.class" : "org.apache.hadoop.io.Text",
"binary.resolver.input.value.class" : "org.apache.hadoop.io.LongWritable"
}
},
"tableInfos": [
{
"tblName": "wc_out",
"partSpec": { },
"label": "__default__"
}
],
"matchMode": "fuzzy"
}
}
3、MapReduce详解与源码分析
文章目录
1
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。
4
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。
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