文章目录一、MapReduce概述二、MapReduce编程模型简述三、combiner & partitioner3.1 InputFormat & RecordReaders3.2 Combiner3.3 Partitioner四、MapReduce词频统计案例4.1 项目简介4.2 项目依赖4.3 WordCountMapper4.4 WordCountReducer4.4
目录（MapReduce）本质(是什么)作用(干什么)优缺点优点缺点架构(有什么)流程(怎么运作)运行流程计算流程mapper阶段reduce阶段mr计算详细流程图常用(必会)常见问题(必知)1、Hadoop分块和分片介绍一下？2、整个MapReduce作业的阶段主要可以分为以下四种：3、map个数如何确定异议 本质(是什么)分布式计算框架，是一种编程模型，思想：分而治之作用(干什么)离线大数据
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2024-04-12 04:56:30
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公司做广告业务， 为了对流量切分，提升广告效益，结合自身业务用C++写了一个类决策树模型(决策树变种简化版)，开发完成后该模型在提升广告效果上取得不错成效，但随着feature不断增加, 建树原始记录快速增长，单机内存建树遇到瓶颈，因建树及分枝裁剪都在内存进行，当数据量超过5000W行后出现内存不足，同时建树时间也急剧延长。
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原创
2012-04-24 13:51:22
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1.1 MapReduce定义: Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。 Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。 1.2 MapReduce优缺点：优点：1．MapReduc
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2024-04-15 12:27:47
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编写分布式应用程序的需求：效率性: 可以通过将程序分成多个部分并行运行在多个机器上的方式来提高效率。可靠性: 可以通过将程序分布在多个机器上以避免单点提高系统的容错性。伸缩性: 可以通过动态的增加机器以提升整个系统的处理能力。业务性: 像网络游戏、聊天软件等系统其业务本身就需要分布式的支持。乐趣性: 这里作者提到了其自身的乐趣, 当然这应该也是很多程序员的乐趣。分布式编程的两种基本模型：分布式Er
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2023-11-20 11:44:17
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2006-10-26授课安排(晚：分布式编程)第一部分：回顾：一、创建
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2007-01-10 00:53:00
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MapReduce概述MapReduce源自Google的MapReduce论文，论文发表于2004年12月。HadoopMapReduce可以说是GoogleMapReduce的一个开源实现。MapReduce优点在于可以将海量的数据进行离线处理，并且MapReduce也易于开发，因为MapReduce框架帮我们封装好了分布式计算的开发。而且对硬件设施要求不高，可以运行在廉价的机器上。MapRe
原创
2018-03-31 22:28:58
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一、MapReduce分布式计算1、MapReduce计算模型介绍1.1理解MapReduce思想 MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都成接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想，而不是自己原创。 Map负责"分"，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来
0.什么是MapReduceMapRdeuce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并打运行在一个hadoop集群上。1.MapReduce优缺点优点：MapReduce易于编程，它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到
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2024-09-18 18:18:23
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使用多台服务器来做一件事,这就是分布式编程分布式存储，分布式计算
原创
2021-08-24 15:55:38
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一、安装虚拟机管理工具vmwar_workstation安装路径：E:\vmwar_work_station（因为这个盘的剩余空间大一些）；特别提示：当vmwar_workstation安装完成后，在宿主机的网络和共享中心的更改网路适配器中，会出现下图中的两个虚拟网络适配器；其中这两个适配器一定不能禁用，如果你禁用了，使用SecureCRT，putty等客户端连接你的虚拟机时，就无法连接，会报co
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2024-05-30 21:08:19
35阅读
分布式计算框架MapReduce一、MapReduce概述 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架
原创
2022-05-16 09:10:25
632阅读
分布式并行编程
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2019-07-28 21:38:00
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# Java 分布式编程实现指南
## 引言
Java 分布式编程是指在多台计算机上运行分布式的 Java 程序，通过网络进行通信和协作，共同完成任务。本文将以一个简单的示例来介绍 Java 分布式编程的实现步骤，并提供相应的代码示例和解释。
## 实现步骤
以下是实现 Java 分布式编程的一般步骤。可以使用下表来展示这些步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-08-04 03:12:47
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分布式编程技术的基本思想：客户计算机产生一个请求，然后将这个请求通过网络发送到服务器。服务器处理这个请求，并发送回一个针对该客户端的响应，供客户端进行分析。客户端和服务端之间用代理进行通讯，客户端调用代理进行常规的方法调用，而客户端代理与服务端代理进行联系，服务端代理以常规方式调用服务器对象上的方法。代理之间通信技术： 1.RMI，Java的远程方法调用技术，支
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2023-05-22 18:58:53
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近期，在汽车通信圈讨论较火的话题中，DDS绝对排得上号。而对于面向服务的通信协议，DDS与SOME/IP各自的优劣？DDS能否替换SOME/IP等问题也随之而来。孰优孰劣，今天暂且不探讨这些问题，我们先来了解下什么是DDS？ DDS简介 DDS定义：Data Distribution Service 数据分发服务，是新一代分布式实时通信中间件协议，采用发布/订阅体系架构，强调以
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2023-12-30 23:12:14
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在计算机早期，都是由一台主机承担全部存储和计算工作，这种方式被称为集中处理。后来随着处理器发展和网络出现，衍生出客户机/服务器架构，即由服务器完成主要的存储计算工作，客户机则负责较弱的存储计算和显示工作。到了今天，客户机的角色未变，但是存储计算工作已经不是单台服务器所能承载，需要由一堆服务器共同完成，这也就是通常说的集群架构。 现在我们所说的分布式计算，主要是指集群架构下的分布式计算工作。这
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2023-11-14 09:09:20
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（一）关键问题数据分布 对于存储系统，最重要的问题就是数据分布，即什么样的数据放置在什么样的节点上。数据分布时需要考虑数据是否均衡、以后是否容易扩容等一系列问题。不同的数据分布方式也存在不同的优缺点，需要根据自身数据特点进行选择。1）哈希分布 => 随机读取取模直接哈希：将不同哈希值的数据分布到不同的服务器上 关键：找出一个散列
MapReduce：1.是一个分布式的计算模型，用于解决海量数据的计算问题。2.由两部分组成，Map和Reduce3.Map和Reduce的参数都是key，value的形式MapReduce的执行过程：1.Map任务处理： 1.1读取HDFS中的文件作为输入，解析为key，value对。对输入文件的每一行，解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。（k1
原创
2014-03-04 16:52:52
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MapReduce的工作流程是怎样的？MapReduce编程模型开发简单且功能强大，专门为并行处理大规模数据量而设计，接下来，我们通过一张图来描述MapReduce的工作过程，如下图所示。 在图中，MapReduce的工作流程大致可以分为5步，具体如下：1．分片、格式化数据源输入Map阶段的数据源，必须经过分片和格式化操作。分片操作：指的是将源文件划分为大小相等的小数据块（Hadoop2.x中默认
