文章目录MapReduce 分布式计算系统MapReduce 是一种编程模型(计算框架)MapReduce采用“分而治之”策略MR是移动计算 是 “计算向数据靠拢“MR特性MR术语解释作业任务客户端MR_V1 结构流程解释Map wordCount 例子CombinerMap shuffle(洗牌)Partition(分隔)MR计算过程MR工作流程流程详解:SplitMR应用执行过程零碎:流程详
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2024-05-03 14:26:14
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·背景 前一阵，一直在研究一些ML的东东，后来工作关系暂停了一阵。现在继续把剩下一些热门的算法再吃吃透，"无聊+逗比"地把他们搞到MapReduce上。这次选择的入手对象为Apriori，也就是大家俗称的"关联规则挖掘"，有别于CF（协同过滤）的正交输出。再俗一点，就是常被人提及的"啤酒+面包"的故事。 ·Apriori算法简介 &nbs
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2024-06-16 19:57:44
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最近在学了python了，从mapReduce开始 ，话不多说了，直接上代码了哈
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2023-06-02 02:13:47
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Mapreduce计算过程 分为三个部分，map、shuffle和reduce，map负责对文件切片后的原始数据转化为key-value键值对，shuffle负责将map的结果进行整体分发给reduce作为输入，reduce对不同map任务得到的数据进行合并处理，得到最终的数据文件。shuffle过程 shuffle在map端和reduce都参与操作，所以可以分为map shuffle和reduc
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2024-05-02 21:29:18
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使用MapReduce实现PageRank算法PageRank算法的介绍PageRank是什么？方法原理算法过程算法公式算法的缺点简单模型代码的实现流程数据信息第一计数类自定义类，来解决存储每一行数据Mapper阶段Reduce阶段Driver阶段结果PageRank算法的介绍PageRank是什么？PageRank（网页排名）是Google提出的算法，用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他网页而言的重要程度,是 Google 对网页重要性、价值的评估。是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·
原创
2021-08-03 10:08:42
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1. Partition 分区个数、ReduceTask并行度、分区器点击查看 分区器 源码/*
分区器使用流程
1. Driver中 指定分区个数 和分区器实现类
分区个数(ReduceTask个数) : job.setNumReduceTasks(n) 或 mapreduce.job.reduces=n
分区器实现类 : job.setPartitioner
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2024-04-12 22:24:07
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在这篇文章里总结了几种网上或者论文中常见的MapReduce模式和算法，并系统化的解释了这些技术的不同之处。所有描述性的文字和代码都使用了标准hadoop的MapReduce模型，包括Mappers, Reduces, Combiners, Partitioners,和 sorting。如下图所示。基本MapReduce模式 计数与求和问题陈述: 有许多文档，每个文档都有一些
单词计数数据去重排序Top K选择投影分组多表连接单表关联
原创
2021-08-31 09:30:45
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MapReduce算法 MapReduce算法讲大规模计算的过程分成了两个阶段：Map阶段：在这个阶段，通过Map过程，将原始数据列表，处理成中间数据，用于Reduce过程的处理Reduce阶段：将Map阶段产生的中间数据综合归纳成输出结果 这样说起来似乎比较抽象，我们用一个实例（好像是mr论文里面的例子，otz）来说明这个过程： 任务：我们现在有200篇文章，我们需要统计这
读者是没有耐心的，我也没有，所以先说结论：你可以不用编程序，只要鼠标点几下拖动些图标，改改参数，就能完成过亿数据的分布处理程序。当然，这么理想的目标现在还没有达到，但路已经明明白白的展现在面前了，至少我们已经走了...
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2013-05-14 22:00:00
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单词计数数据去重排序Top K选择投影分组多表连接单表关联
原创
2022-03-23 10:33:52
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详解MapReduce算法 map()函数把输入数据进行切割(比如分为M块)之后，分布到不同的机器上执行(例如前面介绍的单词统计例子，可以把每一个文件分配到一台机器上执行)。Reduce()函数通过产生的键key(例如可以根据某种分区函数(比如hash(key) mod R)，R的值和分区函数都是由用户指定)将map()的结果集分成R块，然后分别在R台机器上执行。 图2.15是MapReduce算
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2024-04-17 16:15:07
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MapReduce使用MapReduce框架只要实现一个Map函数和一个Reduce函数，Map函数实现映射，接受一个key-value并转换为多个键值对；Reduce是一个化简函数，接收一个key和对应的vallue，然后组成一组新的value输出出去。map(k1, v1) -> list(k2, v2)
reduce(k2, list(v2)) -> list(v3)Map函数的
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2024-04-22 09:12:12
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二次排序：mapreduce计算过程和输出，都是啊按照key自动排序的，要是想value也要排序输出，即key第一排序，value第二次排序的方式。1 步骤图如下2 主要代码实现：以题为例，集群上某表结构为（学号，姓名，课程名称，成绩）四个属性。用MR框架实现学号第一次排序你相同学号的情况下再成绩倒叙排列。最后输出字段（学号，姓名，课程名称，成绩）。原表如下图： 代码：public class S
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2024-04-29 14:43:23
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上一篇博客中简单的写了一个MapReduce的程序，其中只重写了map()和reduce()方法，但里面还有cleanup(Context context)，
setup(Context context）和run(Context context)方法可以可以重写
这一个实例，我们就说明一下cleanup(Context context)，setup
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2024-06-06 15:35:47
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数据： 2012,01,01,5
2012,01,02,45
2012,01,03,35
2012,01,04,10
2001,11,01,46
2001,11,02,47
2001,11,03,48
2001,11,04,40
2005,08,20,50
2005,08,21,52
2005,08,22,38
2005,08,23,70 需求： 数据包含2个内容，年月日以及温度，要求输出结果为：
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2024-08-07 14:21:35
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ECDH密钥协商算法基于椭圆曲线密码系统（ECC），使用较短的密钥长度可提供与RSA或DH算法同等的安全等级，密钥长度位160 ~ 256比特的椭圆曲线算法与密钥长度位1024 ~ 3072比特的非ECC算法安全强度相同。当然，算法的具体实现并不追加研究，这里主要研究的是应用。mbedTLS官网：Mbed TLS - Trusted FirmwareDH密钥交换原理通信双方选择共同的 椭圆曲线方程
第二十六个知识点：描述NAF标量乘法算法NAF标量乘法算法是标量乘法算法的一种增强，该算法使用了非邻接形式（Non-Adjacent Form)表达，减少了算法的期望运行时间。下面是具体细节：让\(k\)是一个正整数，\(P\)是一个在域\(F_q\)上椭圆曲线\(E\)上的点。这个计算乘法操作\(Ｑ = k * P\)就是圆曲线上的标量乘法操作（点乘）。一个最简单计算的方法就是基于双倍-加法的霍
目 录一、前言二、模型种类三、单元类型四、FEM文件五、参考文献 一、前言 SESAM （Super Element Structure Analysis Module）是由挪威船级社（DNV-GL）开发的一款有限元分析（FEA）系统，它以 GeniE、HydroD 和 DeepC 等模块为核心，是海洋工程结构分析的行业标准软件，主要用于海工结构的强度评估、波浪荷载计算和系泊系统分析等。G
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2024-07-22 23:31:00
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如果你现在需要计算网页的排名只有4一：数据如下面的：baidu 10.00 google,sina,nefugoogle 10.00 baidusina 10.00 googlenefu 10.00 sina,google1. baidu 存在三个外链接2.google 存在1个外链接3.sina ...
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2015-06-20 18:40:00
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