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2.走近源码：神奇的大数读HyperLogLog
3.一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析
4.MapReduce源码解析之Mapper
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数据去重的据源解读Clickhouse探索
在大数据面试中，数据去重是码解一个常考问题。虽然很多博主已经分享过相关知识，数据但本文将带您深入理解Hive引擎和Clickhouse在去重上的源码差异，尤其是软件zmf 指标源码后者如何通过MergeTree和高效的数据结构优化去重性能。Hive去重
Hive中，大数读distinct可能导致数据倾斜，据源解读而group by则通过分布式处理提高效率。码解面试时，数据理解MapReduce的源码数据分区分组是关键。然而，软件对于大规模数据，大数读Hive的据源解读处理速度往往无法满足需求。Clickhouse的码解登场
面对这个问题，Clickhouse凭借其列存储和MergeTree引擎崭露头角。MergeTree的高效体现在它的数据分区和稀疏索引，以及动态生成和合并分区的能力。Clickhouse：Yandex开源的实时分析数据库，每秒处理亿级数据
MergeTree存储结构：基于列存储，通过合并树实现高效去重
数据分区和稀疏索引
Clickhouse的分区策略和数据组织使得去重更为快速。稀疏索引通过标记大量数据区间，极大地减少了查询范围，eureka源码提高性能。优化后的去重速度
测试显示，Clickhouse在去重任务上表现出惊人速度，特别是通过Bitmap机制，去重性能进一步提升。源码解析与原则
深入了解Clickhouse的底层原理，如Bitmap机制，对于优化去重至关重要，这体现了对业务实现性能影响的深度理解。总结与启示
对于数据去重，无论面试还是日常工作中，深入探究和实践是提升的关键。不断积累和学习，即使是初入职场者也能在大数据领域找到自己的位置。走近源码：神奇的HyperLogLog
深入理解HyperLogLog的魅力，Redis中的高效基数统计工具。只需掌握基本命令，便可运用，但若要探究其原理和源码实现，本文将引导你探索更多。基数，这个数学概念，nmodbus源码用于比较集合大小，如整数集和有理数集的基数相同，但统计大数据集基数时，传统的Set结构和bitmap方法都有局限。Set占用大量内存，bitmap虽节省空间，但统计个对象仍需G，HyperLogLog的出现解决了这个问题。
HyperLogLog的原理基于概率算法，通过hash值的第一个1的位置，而非每个元素值，来估算基数。想象一下Jack和丫丫的硬币游戏，HyperLogLog就像Jack的思维工具，通过计算概率来估算最长回合次数。Redis的HyperLogLog利用桶的概念，通过位定位桶，位的伯努利过程，精确地存储信息，仅用K内存实现密集存储或更节省的稀疏结构。
源码解析中，PFADD命令负责添加元素，otter源码而PFCOUNT用于合并多个对象并计算基数。通过理解头结构体和创建过程，我们可以看到Redis是如何高效利用内存的。最后，推荐使用content.research.neustar.biz...工具来辅助理解HyperLogLog的运作，同时，深入阅读相关文献如Redis新数据结构、HyperLogLog算法实现和Redis深度实践将深化你的理解。
一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析
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一、DolphinScheduler设计与策略
了解DolphinScheduler，首先需要对调度系统有基础的了解，本文将重点介绍流程定义、流程实例、任务定义与任务实例。DolphinScheduler在设计上采用去中心化架构，集群中没有Master与Slave之分，提高系统的稳定性和可用性。
1.1 分布式设计
分布式系统设计分为中心化与去中心化两种模式，每种模式都有其优势与不足。中心化设计的atpad源码集群中Master与Slave角色明确，Master负责任务分发与监控Slave健康状态，Slave执行任务。去中心化设计中，所有节点地位平等，无“管理者”角色，减少单点故障。
1.1.1 中心化设计
中心化设计包括Master与Slave角色，Master监控健康状态，均衡任务负载。但Master的单点故障可能导致集群崩溃，且任务调度可能集中于Master，产生过载。
1.1.2 去中心化设计
去中心化设计中，所有节点地位平等，通过Zookeeper等分布式协调服务实现容错与任务调度。这种设计降低了单点故障风险，但节点间通信增加了实现难度。
1.2 架构设计
DolphinScheduler采用去中心化架构，由UI、API、MasterServer、Zookeeper、WorkServer、Alert等组成。MasterServer与WorkServer均采用分布式设计，通过Zookeeper进行集群管理和容错。
1.3 容错问题
容错包括服务宕机容错与任务重试。Master容错依赖ZooKeeper，Worker容错由MasterScheduler监控“需要容错”状态的任务实例。任务失败重试需区分任务失败重试、流程失败恢复与重跑。
1.4 远程日志访问
Web(UI)与Worker节点可能不在同一台机器上，远程访问日志需要通过RPC实现，确保系统轻量化。
二、源码分析
2.1 工程模块介绍与配置文件
2.1.1 工程模块介绍
2.1.2 配置文件
配置文件包括dolphinscheduler-common、API、MasterServer与WorkerServer等。
2.2 API主要任务操作接口
API接口支持流程上线、定义、查询、修改、发布、下线、启动、停止、暂停、恢复与执行功能。
2.3 Quaterz架构与运行流程
Quartz架构用于调度任务，Scheduler启动后执行Job与Trigger。基本流程涉及任务初始化、调度与执行。
2.4 Master启动与执行流程
Master节点启动与执行流程涉及Quartz框架、槽（slot）与任务分发。容错代码由Master节点监控并处理。
2.5 Worker启动与执行流程
Worker节点执行流程包括注册、接收任务、执行与状态反馈。负载均衡策略由配置文件控制。
2.6 RPC交互
Master与Worker节点通过Netty实现RPC通信，Master负责任务分发与Worker状态监控，Worker接收任务与反馈执行状态。
2.7 负载均衡算法
DolphinScheduler提供多种负载均衡算法，包括加权随机、平滑轮询与线性负载，通过配置文件选择算法。
2.8 日志服务
日志服务通过RPC与Master节点通信，实现日志的远程访问与查询。
2.9 报警
报警功能基于规则筛选数据，并调用相应报警服务接口，如邮件、微信与短信通知。
本文提供了DolphinScheduler的核心设计与源码分析，涵盖了系统架构、容错机制、任务调度与日志管理等方面，希望对您的学习与应用有所帮助。
MapReduce源码解析之Mapper
MapReduce，大数据领域的标志性计算模型，由Google公司研发，其核心概念"Map"与"Reduce"简明易懂却威力巨大，打开了大数据时代的大门。对于许多大数据工作者来说，MapReduce是基础技能之一，而源码解析更是深入理解与实践的必要途径。 MapReduce由两部分组成：Map与Reduce。Map阶段通过映射函数将一组键值对转换成另一组键值对，而Reduce阶段则负责合并这些新的键值对。这种并行计算模型极大地提高了大数据处理的效率。 本文将聚焦于Map阶段的核心实现——Mapper。通过解析Mapper类及其子类的源码，我们可以更深入地理解MapReduce的工作机制，并在易观千帆等技术数据处理中发挥更大的效能。 Mapper类内部包含四个关键方法与一个抽象类： setup()：主要为map()方法做准备，例如加载配置文件、传递参数。 cleanup()：用于清理资源，如关闭文件、处理Key-Value。 map()：程序的逻辑核心，对输入的文本进行处理（如分割、过滤），以键值对的形式写入context。 run()：驱动Mapper执行的主方法，按照预设顺序执行setup()、map()、cleanup()。 Context抽象类扮演着重要角色，用于跟踪任务状态和数据存储，如在setup()中读取配置信息，并作为Key-Value载体。 下面是几个Mapper子类的详细解析： InverseMapper：将键值对反转，适用于不同需求的统计分析。 TokenCounterMapper：使用StringTokenizer对文本进行分割，计算特定token的数量，适用于词频统计等。 RegexMapper：对文本进行正则化处理，适用于特定格式文本的统计。 MultithreadedMapper：利用多线程执行Mapper任务，提高CPU利用率，适用于并发处理。 本文对MapReduce中Mapper及其子类的源码进行了详尽解析，旨在帮助开发者更深入地理解MapReduce的实现机制。后续将探讨更多关键类源码，以期为大数据处理提供更深入的洞察与实践指导。
