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  MapReduce是一个分布式离线计算框架,专门用于处理大数据场景中与实时性无关的一些离线计算任务。MapReduce的数据输入一般是HDFS,然后经过InputFormat进行输入格式化,变成格式;然后执行用户实现的Mapper类型的map方法,进行数据映射,映射处理的结果也是格式;然后执行一个shuffle过程,对映射结果进行按key进行分组分区,把同一区域的所有KV发送到同一个Reducer,由一个节点进行;Reducer对同一个key分组下的所有value进行聚合操作;

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  (这里的虚拟主机是代码中需要用到的虚拟主机,虚拟主机的作用是做一个消息的隔离,本质上可认为是一个rabbitmq-server,是否增加虚拟主机,增加几个,这是由开发中的业务决定,即有哪几类服务,哪些服务用哪一个虚拟主机,这是一个规划)。镜像队列是基于普通的集群模式的,然后再添加一些策略,所以你还是得先配置普通集群,然后才能设置镜像队列,我们就以上面的集群接着做。在该配置文件,删除其中所有内容,复制下面的配置信息粘贴进去,保存退出,注意你做的需要把最后三行的主机名和IP修改成你对应的主机名和IP。

  Kafka~特殊技术细节设计:分区机制、重平衡机制、Leader选举机制、高水位HW机制

  Kafka 的分区机制是其实现高吞吐和可扩展性的重要特性之一。Kafka 中的数据具有三层结构,即主题(topic)-

  分区(partition)-

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  MQ全称为Message Queue,消息队列是应用程序和应用程序之间的通信方法。RabbitMQ是一个Erlang开发的AMQP(高级消息排队 协议)(英文全称:Advanced Message Queuing Protocol )的开源实现。Broker: 简单来说就是消息队列服务器实体Exchange: 消息交换机,它指定消息按什么规则,路由到哪个队列Queue: 消息队列载体,每个消息都会被投入到一个或多个队列。

  大数据运维学习笔记之yarn资源调度fair schedule与capacityschedule选型 —— 筑梦之路

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