本文主要介绍了MapReduce中的Combiner操作。在MapReduce的执行步骤中，我们一共分了8步，其中Map中的最后一步规约操作就是今天要讲的Combiner。首先看一下前文中的计数器：我们可以发现，其中有两个计数器：Combineoutputrecords和Combineinputrecords，他们的计数都是0，这是..
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2014-05-03 15:00:55
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本文主要介绍了MapReduce中的自定义计数器的相关内容。在上次的单词统计例子中，我们可以看到MapReduce在执行过程中会有很多的控制台输出信息，其中有一个很关键的内容：计数器。如下图：可以看到最上方的关键字：Counters，这就表示计数器。在这里，只有一个制表符缩进的表示..
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2014-05-03 14:56:19
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本文将介绍Hadoop中的重点MapReduce的入门知识。(1)MapReduce概述MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。MR由两个阶段组成：Map和Reduce，在Hadoop中用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单..
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2014-05-03 01:53:48
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本文在上一节的基础上通过一个简单的MR示例对MapReduce的运行流程进行分析。假设有两行数据，分别是helloyou，hellome,我们要统计其中出现的单词以及每个单词出现的次数。所得的结果为hello2you1me1(1)大致运行流畅1.解析成2个<k,v>，分别是<0,helloyou><10,hel..
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2014-05-03 01:51:40
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Pig是Apache的一个开源项目，用于简化MapReduce的开发，实质Pig将转化为MapReduce作业，使开发人员更多专注数据而不是执行的本质，是不懂java人员的福利。Pig由以下两部分组成：1、表达数据流的语言，成为PigLatin。2、运行PigLatin程序的执行环境。目前有两种环境：在单个JVM..
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2014-05-02 07:52:55
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本文以康哥的博客为基础进行修改和补充，详见：http://kangfoo.github.io/article/2014/01/hadoop1.x-wordcount-fen-xi/hadoop
mapreduce 过程粗略的分为两个阶段： 1.map; 2.redurce(copy, sor...
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2014-05-02 00:06:57
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一、Hadoop概述
hadoop由两部分组成，分别是分布式文件系统和分布式计算框架MapReduce。其中，分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储，而MapReduce 则构建在分布式文件系
统之上，对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算。
2、在Hadoop 中，MapReduce 底层的分布式文件系统是独立模块，用户可按照约定的一套接口实现自己的分布式文件系统，然后经过简单...
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2014-05-01 18:34:41
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本文主要针对广告检索领域的查询重写应用，根据查询-广告点击二部图，在MapReduce框架上实现SimRank++算法，关于SimRank++算法的背景和原理请参看前一篇文章《基于MapReduce的SimRank++算法研究与实现》。
SimRank++的矩阵形式的计算公式为：
算法主要步骤如下：
Step1: 计算权值矩阵，并获取最大Query编号和最大广告编号；
Step2:...
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2014-05-01 08:21:53
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MapReduce--Logistic Regression...
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2014-04-30 22:37:39
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javaScript 关于Windows
1 Windows 对象
所有浏览器都支持 window 对象。它表示浏览器窗口。
所有 JavaScript 全局对象、函数以及变量均自动成为 window 对象的成员。
全局变量是 window 对象的属性。
全局函数是 window 对象的方法。
window.document.getElementById("header");
2...
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2014-04-30 22:27:39
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