使用场景

  1. 高容错
  2. 高扩展
  3. 编程简单
  4. 符合那个数目离线批量计处理(注意,MB级别的多寡直接用Java处理,PB级别以上之才发生必不可少采取mapreduce)
  5. 产生推(需要实时处理数据用Hbase或storm)

1、Ruby程序员的大概

简言之:半行程出家多,进创业公司,拿更高薪水,同好惺惺相惜,社区特别团结。
虽然有人生苦短,Python是沿的布道,但Ruby这宗语言,最近几乎年风靡硅谷。Ruby
on
Rails当然功不可没,这个基于Ruby语言的框架04年出产,06年发火起来,顺带着拿Ruby推向了一个巅峰。

Java的确性能优异,是市面的绝对化刚需。但Java写起笨重,开发进程比缓慢,对小创业公司吧,耗费时间本不过老,迭代无便于。

Ruby因为该迅速搭建以及典型之支付能力,成为众迭代快速的创业企业之无次取舍,使用Ruby的团体大多有小若美的表征。Ruby程序员往往时有发生种植“少言”的底古雅,代码可以。他们多啊半路出家,很多凡自Java转过来,因而5年以上Ruby开发经历的虽已非常稀缺了。

奢圈前CTO Sanvi
Lu曾告诉小编,奢圈曾经是PHP搭建筑起来的,后来转成Ruby。他的经验是,PHP程序员虽然数很多好招人,但鱼上混杂,很为难招到合适的。Ruby程序员虽然少,但人手好,整体素质高,往往除了Ruby之外还塞在同样派系看小本领。性价比超高起没发出!

原理图

image

2、写Ruby是一模一样栽什么的感受?

简书CTO @LarryZhao曾总结了点滴单字——爽、快。(感谢Larry友情出镜~!)
华的Rubyist集聚在Ruby
China这个社区,因为人少,大家都格外团结,组织的浩大人数还是无偿在对论坛进行搭建、维护。Ruby非常user-friendly,即便你是平等只是没有接触了编程的菜鸟开始学Ruby
or
RoR(比如自己),在RubyChina上都见面赶上好热心的Rubyist来解答你的题材。在线下,大家也会无定期地集团一些大团圆,上海底Ruby
Tuesday,就是组织的坏科学的运动。

map任务处理

  1. 读取输入文件内容,解析成key,value对。对输入文件之诸一样尽,解析成key,value对。每一个键值对调用一不良map函数
  2. 写自己之逻辑,处理输入的key,value,转成为新的key,value输出
  3. 对出口的key,value进行分区
  4. 针对两样分区的多寡,按照key进行排序,分组。相同key的value放到一个凑合中
  5. 分组后针对数码进行==归约== (可选)

3、使用Ruby的创业公司如何?

局:英语流利说、薄荷网、简书、Strikingly、奢圈、KnewOne、蝉游记、爱着等。
(还有我司100offer,我司CTO @Frankel 最近像要在信用社做全民on
Rails,不管是模仿物理出身的CEO,还是学社会学(…)出身的小编,都以尝着去打听当下宗神奇的语言。)

店架构:使用Ruby的创业公司,技术团队一般不超越10总人口。在CTO的带领下,一般没严格的等级制度(可能基于资历分为Ruby工程师和高级Ruby工程师),各自扛走各自的职责后火速上马为。能力超凡入圣且资深的Ruby程序员,往往可独当一面。

理所当然,一些特别庄,如阿里和eBay等,因为要兼职高效与安宁,所以时各种语言混搭着来用。一些非核心的作用要某某平等片内容,也来或就此Ruby来写(前几龙还看阿里在招聘Ruby工程师)。

reduce任务处理

  1. 对多独map任务之出口,按照不同之分区,通过网copy到不同的reduce节点。
  2. 本着几近独map任务之出口进行联,排序。写reduce函数自己的逻辑,对输入的key,value处理,转换成新的key,value输出。
  3. 管reduce的出口保存至文件中。

4、Ruby程序员拿多少钱啊?

100offer曾经因平台上的候选人做出了千篇一律卖工资报告,我们来横向对比一下。

注:

1.Ruby程序员的行事时限是赖该行Ruby开发之时限,从事Ruby开发3年以上,可能就是飞去创业企业召开CTO了;

2.Ruby程序员年薪按照14薪算,一般互联网商家丰富奖金,至少可以到14薪饷;

3.斯数吧涉世资料,并非适合统计。

不过得出结论,程序员诚可贵,Ruby价更胜似。

当然,说了那多好话,Ruby现在实际上还是平派系死让争议之言语,为什么?

Ruby is not Java——讨论完毕。

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map&reduce键值对格式

  1. map函数

  2. 输入键值对 <K1,V1>

  3. 输出键值对 <k2,v2>

  4. reduce()函数

  5. 输入键值对 <k2,{v2}>

  6. 出口键值对<k3,v3>

mapreduceg过程各个角色的图

  • jobclient:提交作业
  • jobtracker:初始化作业,分配作业,tasktracker与那个展开通信,协调监控所有作业
  • taskTracker:定期与jobtracker通信,执行map和reduce任务
  • HDFS:保存作业的多少,配置,jar包,结果

学业提交流程

  1. 交由作业准备

  2. 修好的mapreduce程序

  3. 布作业,包括输入输出路径等等

  4. 提交作业

  5. 部署好后,通过jobclient提交

  6. 现实职能

  7. 与jobTracker通信得到一个jar的仓储路径和JobId

  8. 输入输出路径检查,将jobjar拷贝到HDFS中
  9. 写job.xml,真正付诸作业

学业初始化

  1. 客户端提交作业后,jobTracker会将作业在到行列中,然后开展调度,默认是FIFO的法门
  2. 实际成效

  3. 作业初始化主要是依赖JobInProgress中就的

  4. 读取分片信息
  5. 创建task:包括map和reduce任务
  6. 创建taskInProgress执行task,包括map任务和reduce任务

任务分配

  1. TashTracker和jobtracker之间的通信以及任务分配是由此心跳机制落实之
  2. tasktracker会主动定期的想jobtracker发送报告,询问是否来任务要举行,如果有就是报名及任务;如果无任务,就一直申请

职责履行

  1. 当tasktracker拿到任务,会以消息拷贝到地方,包括代码,配置,分片信息等
  2. tasktracker中之localizeJob()方法会为调用进行本地化,拷贝job.jar,jobconf,job.xml到当地
  3. TaskTracker调用launchTaskForJob()方法加载启动任务
  4. MapTaskRunner和ReduceTaskRunner分别启动Javachild统计进行来实施相应的天职

错误处理

  1. JobTracker失败

  2. hadoop2.0事先在单点故障问题

  3. TraskTracker失败

  4. TraskTracker崩溃了会面停止向JobTracker发送心跳信息

  5. JobTracker会将TraskTracker从等待的任务池中移除,并以欠任务变至其他地方实施
  6. JobTracker将TraskTracker加入到黑名单中s

  7. Task失败

  8. 任务失败,会向TraskTracker抛来大,任务挂于

牛逼啦:mapreduce词频统计的原理

HDFS中words文件内容:
hello a
hello b
hello c

  1. map处理
  1. reduce处理

一个敲代码,爱享受的丁,我于此!

来玩啊