一、回顾Reduce阶段三大步凑 在第四篇博文《初识MapReduce》中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Reduce阶段总共三个步凑,如下图所示: 其中,Step2.1就是一个Shuffle操作,它针对多个map任务的输出按照不同的分区(Partition)通过网络复制到不同的.....
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2015-02-24 01:50:52
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一、Hadoop来历
在没有Hadoop的思想来源于Google在做搜索引擎的时候出现一个很大的问题就是这么多网页我如何才能以最快的速度来搜索到,由于这个问题Google发明了倒排索引算法,通过加入了Map-reduce的思想来计算Page Rank,通过不断的演变Google带给我们了GFS、Map-Reduce、Bigtable这三大的关键技术和思想。由于Google...
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2015-02-23 16:43:57
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第一章:Spring Data JPA入门 Spring Data是什么 Spring Data是一个用于简化数据库访问,并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷,并支持map-reduce框架和云计算数据服务。 Spring Data 包含多个子项目: Commons -....
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2015-02-21 23:25:46
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方法一:1 import operator2 3 def average(*args):4 return reduce(operator.add, args) / len(args) if args else 0方法二:1 import functools2 3 def average(*a...
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2015-02-16 10:10:53
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通常,当服务涉及到的数据量大到一定程度以后,我们会考虑拆分数据。在这种分布式架构中,每个结点只拥有总数据量的其中一部分,而最终的输出结果会汇总所有结点的结果。这种Map-reduce思想的架构,是尽量不去查分程序,而只是拆分数据来支持大数据的处理,如下图所示。这种框架对每个worker结点的可靠性要求比较高,如果某一个worker结点挂掉了,那么最后的输出结果将是不全的。
我设计的这个分...
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2015-02-15 18:10:47
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喵~不知不觉到了CUDA系列学习第五讲,前几讲中我们主要介绍了基础GPU中的软硬件结构,内存管理,task类型等;这一讲中我们将介绍3个基础的GPU算法:reduce,scan,histogram,它们在并行算法中非常常用,我们在本文中分别就其功能用处,串行与并行实现进行阐述。1. Task complexitytask complexity包括step complexity(可以并行成几个操作)...
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2015-02-13 16:37:05
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前言spark与hadoop的比较我就不多说了,除了对硬件的要求稍高,spark应该是完胜hadoop(Map/Reduce)的。storm与spark都可以用于流计算,但storm对应的场景是毫秒级的统计与计算,而spark(stream)对应的是秒级的。这是主要的差别。一般很少有对实时要求那么高...
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2015-02-13 16:09:25
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第一部分:Hive参数hive.exec.max.created.files说明:所有hive运行的map与reduce任务可以产生的文件的和默认值:100000hive.exec.dynamic.partition说明:是否为自动分区默认值:falsehive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution说明:是否打开推测执行默认值:truehive.i..
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2015-02-12 18:42:25
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1.filter(function,sequence)返回一个 sequence(序列),包括了给定序列中所有调用function(item)后返回值为 true 的元素(如果可能的话,会返回相同的类型)。如果该序列(sequence)是一个string(字符串)或者tuple(元组),返回值必定是...
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2015-02-12 17:52:29
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1 2 3 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 mapred.reduce.tasks 30 -1 31 The default number of reduce tasks per jo...
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2015-02-12 13:54:18
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