Gunakan Apache TEZ dalam bahasa Go untuk mencapai pemprosesan data besar yang cekap

Apache TEZ ialah rangka kerja untuk pemprosesan data besar yang cekap Ia boleh mengoptimumkan penggunaan sumber, mengurangkan pergerakan data dan meningkatkan kelajuan pelaksanaan algoritma semasa memproses tugas, meningkatkan kecekapan analisis dan pemprosesan data. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan Apache TEZ dalam bahasa Go untuk membangunkan program pemprosesan data besar yang cekap.

Bahasa Go ialah bahasa pengaturcaraan sumber terbuka yang dibangunkan oleh Google. Ia dicirikan oleh keselamatan, kecekapan, keupayaan pemprosesan serentak, dan sesuai untuk memproses aplikasi rangkaian yang sangat serentak dan pemprosesan data berskala besar. Menggunakan Apache TEZ dalam bahasa Go boleh menggunakan sepenuhnya keupayaan pemprosesan serentak bahasa Go dan meningkatkan lagi kecekapan pemprosesan data besar.

Apache TEZ ialah enjin pemprosesan data umum berdasarkan Apache Hadoop. Ia mengguna pakai model pengaturcaraan berorientasikan aliran data, menguraikan tugas pemprosesan data yang kompleks kepada beberapa tugas kecil, dan mengatur tugasan ini dengan teratur melalui DAG (Directed Acyclic Graph) untuk mencapai pemprosesan data yang cekap. Apache TEZ menyokong berbilang sumber data, termasuk HDFS, HBase, Amazon S3, Kafka, JDBC, dsb.

Untuk menggunakan Apache TEZ dalam bahasa Go, kita perlu memasang kluster Apache Hadoop dan Apache TEZ terlebih dahulu. Selepas pemasangan selesai, kita perlu mencipta tugas TEZ dan menulis kod bahasa Go untuk melaksanakan tugas itu. Tugas Apache TEZ biasanya terdiri daripada berbilang peringkat, dengan setiap peringkat memproses sebahagian daripada ruang input tunggal dan menghantar output ke peringkat seterusnya. Kod tugas yang ditulis dalam bahasa Go perlu melaksanakan fungsi Mapper dan Reducer yang sepadan.

Menulis fungsi Mapper dan Reducer memerlukan mengikut konvensyen pengaturcaraan tertentu. Fungsi Mapper menghuraikan data input ke dalam pasangan nilai kunci dan memprosesnya. Fungsi Reducer mengagregat dan mengisih data berdasarkan fungsi Mapper, dan akhirnya mengeluarkan hasilnya. Dalam bahasa Go, kita boleh menggunakan API yang disediakan oleh Apache TEZ untuk melaksanakan fungsi Mapper dan Reducer.

Selain fungsi Mapper dan Reducer, kami juga perlu menetapkan beberapa parameter dan sifat untuk tugas Apache TEZ dalam bahasa Go untuk mengoptimumkan penggunaan sumber dan meningkatkan kecekapan pelaksanaan tugas. Sebagai contoh, kita boleh menetapkan had memori, konkurensi, saiz cache dan parameter lain bagi tugasan. kelajuan pelaksanaan tugas.

Gunakan Apache TEZ dalam bahasa Go untuk membangunkan program pemprosesan data besar yang cekap Sumber dan alatan yang boleh anda rujuk terutamanya termasuk:

1. Dokumen rasmi dan contoh kod Apache Hadoop dan Apache. TEZ , tersedia di laman web rasmi.
2. Pustaka pelanggan TEZ tez-go dalam bahasa Go menyediakan beberapa API dan fungsi alat yang biasa digunakan untuk membangunkan tugas TEZ dengan cepat.
3. Go-hadoop, perpustakaan Hadoop bahasa Go, menyediakan sokongan untuk Hadoop, termasuk akses dan pengendalian HDFS, YARN dan subsistem lain.

Ringkasnya, menggunakan bahasa Go untuk membangunkan tugas Apache TEZ boleh menggunakan sepenuhnya ciri dan kelebihan bahasa Go, mempercepatkan proses pemprosesan dan analisis data, dan juga mengurangkan pergantungan pada bahasa Java , yang sesuai untuk perusahaan dan Pembangun membangun dan menggunakan dengan cepat.

Atas ialah kandungan terperinci Gunakan Apache TEZ dalam bahasa Go untuk mencapai pemprosesan data besar yang cekap. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!