Предисловие

Всем привет,ЯChinaManor,Дословный перевод: середина Деревенский конный фермеризм.,Я надеюсь, что смогу стать человеком, прокладывающим путь к национальному омоложению.,большие поле данных из земледельцев, обычных, но не желающих быть посредственными людьми.

Ниже приведены 15 диаграмм потоков данных, которые мне пришлось запомнить при изучении больших данных.

Во-первых, вы должны построить граф данных чтения и записи HDFS и изучить первую большую гору разработки больших данных!

1.HDFS чтение и запись данных

Диаграмма данных чтения HDFS:

Схема записи данных HDFS:

Механизм перетасовки MR невозможно обойти.

2. Процесс MapReduce Shuffle

MapReduce Подробный рабочий процесс:

3. Процесс подачи задания Yarn

4.Yarn классификация планировщика

Планировщик FIFO (планировщик «первым пришел — первым вышел»)

Планировщик емкости

Планировщик ярмарки

5. Схема архитектуры Кафки.

6. Схема архитектуры улья.

7. Схема структуры хранения HBase.

Процесс чтения HBase

Процесс чтения HBase

Система Hadoop закончена, далее идет система Spark и Flink.

loading>>>>>>>>>>

8. Архитектура Spark и процесс подачи заданий

Spark реализует блок-схему выполнения WordCount

Дополнительные различия между режимом YARN Client и режимом YARN Cluster

9. Рабочий процесс двух основных Shuffles Spark (HashShuffle и SortShuffle).

(1) Неоптимизированный HashShuffle

Оптимизированный HashShuffle

(2)Обычная сортировка в случайном порядке:

После включения механизма обхода:

10. Схема различий и связей между RDD, DataFrame и DataSet в SparkSQL.

11. Схема модели архитектуры Flink.

12. Диаграмма планирования задач Flink.

13. Блок-схема выполнения Flink On Yarn

14.Flink реализует график синтаксического анализа SQL.

15. Механизм отказоустойчивости Flink.

Подвести итог

Выше приведен код фермера. итогиз15открытьбольшие данные Разработчики должны запомнить диаграмму потока данных,Возьми это, если тебе есть чем заняться.взгляни,Я запомню это естественно~