***數據去重*** 目標:原始數據中出現次數超過一次的數據在輸出文件中只出現一次。 算法思想:根據reduce的過程特性,會自動根據key來計算輸入的value集合,把數據作為key輸出給reduce,無論這個數據出現多少次,reduce最終結果中key只能輸出一次。 1.實例中每個數據 ...
.關於MapReduce MapReduce是一種可用於數據處理的編程模型,能夠支持java Python C 等語言。MapReduce程序本質上是並行運行的,因此可以處理大規模數據集,這也是它的優勢。 .使用hadoop分析數據 hadoop提供了並行處理,我們將查詢表示成MapReduce作業。 MapReduce任務過程分為兩個處理階段:map階段和reduce階段。每個階段都以鍵 值作 ...
2018-01-27 19:55 0 6744 推薦指數:
***數據去重*** 目標:原始數據中出現次數超過一次的數據在輸出文件中只出現一次。 算法思想:根據reduce的過程特性,會自動根據key來計算輸入的value集合,把數據作為key輸出給reduce,無論這個數據出現多少次,reduce最終結果中key只能輸出一次。 1.實例中每個數據 ...
1.Combiner Combiner是MapReduce的一種優化手段。每一個map都可能會產生大量的本地輸出,Combiner的作用就是對map端的輸出先做一次合並,以減少map和reduce結點之間的數據傳輸量,以提高網絡IO性能。只有操作滿足結合律的才可設置combiner ...
MapReduce中,分片、分區、排序和分組(Group)的關系圖: 分片大小 對於HDFS中存儲的一個文件,要進行Map處理前,需要將它切分成多個塊,才能分配給不同的MapTask去執行。 分片的數量等於啟動的MapTask的數量。默認情況下,分片的大小就是HDFS ...
本文為senlie原創,轉載請保留此地址:http://www.cnblogs.com/senlie/ 1.概要很多計算在概念上很直觀,但由於輸入數據很大,為了能在合理的時間內完成,這些計算必須分布在數以百計數以千計的機器上。例如處理爬取得到的文檔、網頁請求日志來計算各種衍生數據,如倒排索引 ...
第1章 MapReduce概述 1.1 MapReduce定義 1.2 MapReduce優缺點 1.2.1 優點 1.2.2 缺點 1.3 MapReduce核心思想 MapReduce核心編程思想,如圖4-1所示。 圖4-1 ...
MapReduce是Hadoop的一個並行計算框架,將一個計算任務拆分成為兩個階段分別是Map階段和Reduce階段.Map Reduce計算框架充分利用了存儲節點(datanode)所在的物理主機的計算資源(內存/CPU/網絡/少許磁盤)進行並行計算.MapReduce框架會在所有的存儲節點 ...
1. MapReduce 介紹 1.1MapReduce的作用 假設有一個計算文件中單詞個數的需求,文件比較多也比較大,在單擊運行的時候機器的內存受限,磁盤受限,運算能力受限,而一旦將單機版程序擴展到集群來分布式運行,將極大增加程序的復雜度和開發 ...
大數據軟件比較 分布式的簡單理解 在分布式系統出現之前,只有通過不斷增加單個處理機的頻率和性能來縮短數據的處理時間,分布式則將一個復雜的問題切割成很多的子任務,分布到多台機器上並行處理,在保證系統穩定性的同時,最大限度提高系統的運行速度。 MapReduce 模型整體分析 ...