结构生物化学蛋白质结构：一级结构：维持一级结构的化学键：肽键二级结构：局部折叠，维持二级结构的化学键：氢键一级结构是共价键、二三四级结构都为离子键。亚基：每一条具有三级结构的多肽链成为一个亚基。二三四级结构成为高级结构或空间构象。并非所有蛋白质都有四级结构。至少三级结构的蛋白质才可以发挥功能。模体（超二级结构）：具有特定几何排列的二级结构的简单组合。简单的二级结构无法发挥生物学功能，若按照一定的方
一 介绍MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架这个框架解决了：(1) 数据分布式存储(2) 作用调度(3) 容错(4) 机器间通信等复杂问题 MapReduce只负责数据计算，不负责存储，数据是存储在HDFS上，因为HDFS：系统可靠、可扩展、可并发处理 MapReduce 采用多进程的并发方式，优点：多进程的并发方式这种模型便于每个任务占用资源进行控制调配，
mapreduce 去重的问题怎么解决？ john 89 tom 100 mary 100 mary 200 tom 20 ———– 我刚学mapreduce，正在练习，上面这个我计算了很久也不对，就是对第一列去重，去重后应该是3 如果用mapreduce计算成功后，part-
原创
2023-08-09 21:06:18
89阅读
一。组件 1）MrAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调。 2）MapTask：负责map阶段的整个数据处理流程。 3）ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程。二.map reduce过程流程详解 上面的流程是整个mapreduce最全工作流程，但是shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体shuffle过程详解，如下：
1.DistributedCacha不能用了：一开始以为是mapreduce的版本不对或者hadoop的版本跟公司的平台不兼容，后来发现是公司给禁了。。解决办法：每个mapper/reducer都读从hdfs上面读一遍文件，缺点显而易见；将文件读好，然后用conf.set() 放在configuration中，缺点：数据量大的话肯定会出问题。 2.排序慢。需求：需求中的一部分，不仅要对k
MapReduce是一种分布式计算模型，由Google 2004年提出，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，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
topN问题：马克-to-win @ 马克java社区：防盗版实名手机尾号：73203。topN问题就是输出每组中最大的一个或几个。为什么说是一个或几个呢？因为输出一个或者输出几个的算法是一样的。我们下面以输出一个为例子，做一个示范。 6个订单如下：o1,p2,250.0o2,p3,500.0o2, ...
转载
2021-11-03 19:00:00
227阅读
文章目录MapReduce 1.0的缺陷YARN设计思路YARN体系结构YARN部署YARN工作流程YARN与MapReduce1.0框架的对比YARN发展目标 MapReduce 1.0的缺陷▍MapReduce 1.0体系结构（复习）JobTracker —— 监控TaskTracker的健康情况 跟踪任务的执行进度、资源使用等，并将这些信息告诉Tas
1. 概述在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧。2. 常见的join方法介绍假设要进行join的数据分别来自File1和File2.reduce side join是一种最简单的join方式，其主要思想如下：在map阶段，map函数同时读取两个
推荐讲解：http://www.cnblogs.com/jianglangcaijin/archive/2013/11/26/3444574.html【目的】：通过群论知识解决涂色问题，比
原创
2023-05-23 10:23:09
138阅读
MapReduce Top N 、二次排序，MapJoin：TOP N对于一组输入List(key,value),我们要创建一个Top N 列表,这是一种过滤模式,查看输入数据特定子集,观察用户的行为。解决方案key是唯一键，需要对输入进行额外的聚集处理，先把输入分区成小块，然后把每个小块发送到一个映射器中。每个映射器会创建一个本地Top N 列表发送到一个规约器中，即最终由一个规约其产生一个To
搞架构的人，Google的架构论文是必看的，但好像大家都不愿意去啃英文论文。故把自己的读书笔记，加入自己的思考，分享给大家。第二篇，GoogleMapReduce架构启示（上）。很多时候，定义清楚问题比解决问题更难。什么是MapReduce？它不是一个产品，而是一种解决问题的思路，它有多个工程实现，Google在论文中也给出了它自己的工程架构实现。MapReduce这个编程模型解决什么问题？能够用
原创
2020-11-10 20:23:38
105阅读
很多时候，定义清楚问题比解决问题更难。 什么是MapReduce？ 它不是一个产品，而是一种解决问题的思路，它有多个工程实现，Google在论文中也给出了它自己的工程架构实现。 MapReduce这个编程模型解决什么问题？ 能够用分治法解决的问题，例如： 网页抓取 日志处理 索引倒排 查询请求汇总
转载
2018-12-12 12:23:00
199阅读
2评论
MapReduce Join关键词连接是一个很通用的问题。 如果数据量比较小，完全可以在内存中完成连接；如果数据量比较大，在内存进行连接操会发生内存溢出（OOM）。那么此时就可以用 MapReduce Join 来解决大数据的连接问题。1. Reduce Join连接字段作为 key，其余部分和新加的标记作为 value，然后进行输出。 reduce 端的主要工作：在 reduce 端
mapReduce体系结构和各种算法Mapreduce的工作机制任务执行优化推测式执行:jobtracker会将执行慢的任务kill掉,启动一个新的相同备份任务在mapred-site.xml中设置map和reduce任务的开启和关闭Mapred.map.tasks.speculative.executionMapred.reduce.tasks.speculative.execution重用jv
MapReduce 是一个分布式计算框架，由 编程模型 和运行时环境 2部分组成。 编程模型为用户提供了非常易用的编程接口，用户只需要像编写串行程序那样实现几个简单的函数即可以完成一个分布式程序。 而复杂的节点间通信，节点实效，数据切分，都有MapReduce运行时环境完成，无需用户关心这些细节。MRv1 第一代MapReduce计算框架编程模型： 将问题抽象成Map和Reduce两个阶段。
笔者因为毕业设计需要，搭建了一主机两从机的hadoop集群，皆为linux虚拟机。而window则是用于运行springmvc网站。进而结合hadoop与springmvc搭建一个系统。1、MapReduce环境搭建hadoop的安装是必不可少的，笔者用的是2.7.3版本的，搭建详细教程网上很多不再赘述。需要强调注意的点是：（1）window与虚拟机都需要安装hadoop，除非window不进行m
文章目录What is MapReduce？Map函数 & Reduce函数 - 计算逻辑Map函数：Reduce函数：对分布式计算的支持一次Map & Reduce中的一些实现细节 What is MapReduce？?? MapReduce来自于人们对于数据处理方式的一种归纳实现（论文：MapReduce） 分为两类最小的粒度：一种是Map计算；一种是Reduce计算； 以这
MapReduce是什么？ 1、首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件：HDFS：分布式存储系统
MapReduce：分布式计算系统
YARN：hadoop 的资源调度系统
Common：以上三大组件的底层支撑组件，主要提供基础工具包和 RPC 框架等
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
MapRedu
首次启动Namenode时怎么格式化？为什么要格式化？非首次启动时，是否只要成功启动了Namenode 和Datanode ，HDFS就能立刻对外提供服务？1 会生成namenode文件目录结构2 确定了三个ID namespace cluster blockpool3 生成了fsimage_000不会立刻对外提供服务， namenode启动过程 :开启安全模式加载fsimage逐个执行所有的Ed
