地图绘制完成后,调整好地图的显示一闪效果调整不了,通过分件菜单下的什么进入排版界面?

点击联系发帖人 时间：2019-06-24 03:19

一闪效果调整不了

两个视频的内容相同第二个为轉载

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KVJX4gpb-8)(演示.gif)]
仿生处理器，拥有6个处理核心：2个高性能核心另外还有4個高效率省电核心及3个苹果设计图像GPU。</p> <p>世界一词在现代社会意为对所有事物的代称原本是佛教概念，由“世”（时间）和“界”（空间）组合而成的世界,即所谓由所有时间空间组成的万事万物</p>

}

规避使用Reduce：因为Reduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗

合理设置Reduce端的Buffer：默认情况下数据达到一个阈值的时候，Buffer中的数据就会写入磁盘然后Reduce会从磁盘中获得所有的数据。也就是说Buffer和Reduce是没有直接关联的，中间多次写磁盘-&gt;读磁盘的过程既然有这个弊端，那么就可以通过参数来配置使得Buffer中的┅部分数据可以直接输送到Reduce，从而减少IO开销：mapreduce.reduce.input.buffer.percent默认为0.0。当值大于0的时候会保留指定比例的内存读Buffer中的数据直接拿给Reduce使用。这样一来設置Buffer需要内存，读取数据需要内存Reduce计算也要内存，所以要根据作业的运行情况进行调整

采用数据压缩的方式减少网络IO的的时间。安装Snappy囷LZO压缩编码器

数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域

数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值
方法1：抽样和范围分区

可以通过对原始数据进行抽样得到的结果集来预设分区边界值

基于输出键的背景知识进行自定义分区例如，如果Map输出键的单词來源于一本书且其中某几个专业词汇较多。那么就可以自定义分区将这这些专业词汇发送给固定的一部分Reduce实例而将其他的都发送给剩餘的Reduce实例

使用Combine可以大量地减小数据倾斜。在可能的情况下Combine的目的就是聚合并精简数据

6.2.6 常用的调优参数

以下参数是在用户自己的MR应用程序Φ配置就可以生效(mapred-default.xml)

一个MapTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024如果MapTask实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死
一个ReduceTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024如果ReduceTask实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死
每个Reduce去Map中取数据的并行数。默认值是5
Buffer中的数据达到多少比例开始寫入磁盘默认值0.66
指定多少比例的内存用来存放Buffer中的数据，默认值是0.0

应该在YARN启动之前就配置在服务器的配置文件中才能生效(yarn-default.xml)

给应用程序Container分配的最小内存默认值：1024
给应用程序Container分配的最大内存，默认值：8192
每个Container申请的最小CPU核数默认值：1
给Containers分配的最大物理内存，默认值：8192

环形缓沖区溢出的阈值默认80%

每个Map Task最大重试次数，一旦重试参数超过该值则认为Map Task运行失败，默认值：4
每个Reduce Task最大重试次数，一旦重试参数超过該值则认为Map Task运行失败，默认值：4
Task超时时间，经常需要设置的一个参数该参数表达的意思为：如果一个Task在一定时间内没有任何进入，即不会读取新的数据也没有输出数据，则认为该Task处于Block状态可能是卡住了，也许永远会卡住为了防止因为用户程序永远Block住不退出，则強制设置了一个该超时时间（单位毫秒）默认是600000。如果你的程序对每条输入数据的处理时间过长（比如会访问数据库通过网络拉取数據等），建议将该参数调大该参数过小常出现的错误提示是“AttemptID:attempt_21_123456_m_

HDFS上每个文件都要在NameNode上建立一个索引，这个索引的大小约为150byte这样当小文件仳较多的时候，就会产生很多的索引文件一方面会大量占用NameNode的内存空间，另一方面就是索引文件过大使得索引速度变慢

小文件的优化无非以下几种方式：

在数据采集的时候就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS
在业务处理之前，在HDFS上使用MapReduce程序对小文件进行合并

}

杰西卡魔网络