什么是MapJoin?
MapJoin顾名思义，就是在Map阶段进行表之间的连接。而不需要进入到Reduce阶段才进行连接。这样就节省了在Shuffle阶段时要进行的大量数据传输。从而起到了优化作业的作用。
MapJoin的原理：
即在map 端进行join，其原理是broadcast join，即把小表作为一个完整的驱动表来进行join操作。通常情况下，要连接的各个表里面的数据会分布在不同...
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2014-09-12 22:09:44
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不像reduce操作，每处理一个元素就会产生一个新值，collect方法只更新已有的值。
还是假设要求背包的平均重量，你需要哪些值？总重量和总个数。你可以新建一个数据类型包含并追踪这两个变量。
class Averager implements IntConsumer
{
private int total = 0;
private int count = 0;
...
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2014-09-11 12:36:31
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sparkSpark基于这样的理念，当数据庞大时，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率。每个节点存储（或缓存）它的数据集，然后任务被提交给节点。所以这是把计算过程传递给数据。这和Hadoopmap/reduce非常相似，除了积极使用内存来避免I/O操作，以使得迭代算法（前一步计算输...
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2014-09-10 22:26:41
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MapReduce工作原理图文详解1.Map-Reduce 工作机制剖析图:1.首先,第一步,我们先编写好我们的map-reduce程序,然后在一个client 节点里面进行提交.(一般来说可以在Hadoop集群里里面的任意一个节点进行,只要该节点装了Hadoop并且连入了Hadoop集群)2.jo...
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2014-09-10 19:28:40
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一、Spark与Hadoop的关系 Spark和Hadoop只是共用了底层的MapReduce编程模型，即它们均是基于MapReduce思想所开发的分布式数据处理系统。 Hadoop采用MapReduce和HDFS技术，其MapReduce计算模型核心即Map操作和Reduce操作，在这个计算模.....
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2014-09-10 19:12:50
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前言对技术，我还是抱有敬畏之心的。Hadoop概述Hadoop是一个开源分布式云计算平台，基于Map/Reduce模型的，处理海量数据的离线分析工具。基于Java开发，建立在HDFS上，最早由Google提出，有兴趣的同学可以从Google三驾马车:GFS,mapreduce,Bigtable开始了...
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2014-09-10 13:52:40
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ECMAScript 5 还新增了两个归并数组的方法：reduce()和reduceRight()。这两个方法都会迭代数组的所有项，然后构建一个最终返回的值。其中，reduce()方法从数组的第一项开始，逐个遍历到最后。而reduceRight()则从数组的最后一项开始，向前遍历到第一项。这两个方法...
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2014-09-09 15:13:18
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一、消失的概念与新鲜的名词 Hadoop V2相对于Hadoop V1的变化主要在于资源管理和任务调度，计算模型仍然保持map/reduce的模型。资源管理和任务调度的变化导致了工作流程的变化，一些概念消失而一些概念又出现。 1、JobTrack与TaskTrack JobTrack和Ta...
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2014-09-09 12:17:28
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一切都是从最上方的user program开始的，user program链接了MapReduce库，实现了最基本的Map函数和Reduce函数。MapReduce库先把user program的输入文件划分为M份（M为用户定义），每一份通常有16MB到64MB，如图左方所示分成了split0~4(...
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2014-09-05 23:46:02
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public class ViewHolder { // I added a generic return type to reduce the casting noise in client code @SuppressWarnings("unchecked") public static T ....
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2014-09-05 17:44:31
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