看下定義,繼承了WritableComparable接口.這個說明什么呢? public class LongWritable extends Object implements org.apache.hadoop.io.WritableComparable<LongWritable> 屬性 就一個 value private long value; 然后get set方法,常規操作 /** Set the value of this

HashShuffle 一：概述 所謂Shuffle就是將不同節點上相同的Key拉取到一個節點的過程。這之中涉及到各種IO，所以執行時間勢必會較長，Spark的Shuffle在1.2之前默認的計算引擎是HashShuffleManager，不過HashShuffleManager有一個十分嚴重的弊端，

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1.Writable簡單介紹 在前面的博客中，經常出現IntWritable，ByteWritable.....光從字面上，就可以看出，給人的感覺是基本數據類型 和 序列化！在Hadoop中自帶的org.apache.hadoop.io包中有廣泛的Writable類可供選擇。它們的層次結構如下圖所示

在HDFS Federation架构中, 一个HDFS集群可以创建多个命名空间，每一个DataNode都可以存储多个BlockPool的的数据块，所以在 DataNode定义了一个BlockPoolManager用于管理DataNode上所有的块池。 DataNode 其他模块要对BlockPool操作必须通过BlockPool Manager来执

当一个job在DAGScheduler中被分隔为stage，将会根据其内部的shuffle关系将整个job整理出ShuffleMapStage，而最后结果的ResultStage在提交时，将会不断遍历其parent stage，而本身被加入DAGScheduler的等待集合，只在所有parent的stage执行完毕

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> NullWritable是Writable的一个特殊类，序列化的长度为，实现方法为空实现，不从数据流中读数据，也不写入数据，只充当占位符，如在MapReduce中，如果你不需要使用键或值&#

一、前言 对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说，本质上而言，就是在计算数据的交、并、差、聚合、排序等过程。而分布式计算分而治之的思想，让每个节点只计算部分数据，也就是只处理一个分片，那么要想求得某个key对应的全量数据࿰

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