文章目录1.mapreduce的过程上图2.map 切分输入文件3.环形缓冲区3.1 原理3.2 生产调优3.2.1 mapreduce.task.io.sort.mb(default:100m)3.2.2 mapreduce.map.sort.spill.percent(default:0.80)4.数据在spill到磁盘之前会做partition,sort操作4.1 原理4.2 生产调优5.
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2024-08-23 16:48:35
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一、对朴素简单直接方法把m*n 和n*l的矩阵A和B相乘，这估计是最容易想到的方法了：把A（m*n）的元素，每个发送l次，把B（n*l）的元素每个发送m次。将发送到一起的数据相乘求和，得到最后的结果。 优点：在知道坐标的情况下，这个过程就一轮mapreduce。缺点：每个值要被发送多次。m*n 和n*l的矩阵，发送的元素有m*l*2次，比如100万的方正相乘，那么中间文件有100*100百万*百
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2024-03-31 08:24:35
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一：MapReduce基础 Hadoop MapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。 1.软件框架，2.并行处理，3.可靠且容错，4.大规模集群，5.
一、单个mapreduce的实现王斌_ICTIR老师的《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》，下面是对第二章提到的的单轮计算矩阵乘法进行的学习实现过程。(column)和第二个矩阵的行数(row)相同时才有定义。一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。若A为i×r矩阵，B为r×j矩阵，则他们的乘积AB(有时记做A · B)会是一个i×j矩阵。其乘积矩阵的元素如下面式子得
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2024-01-11 12:00:46
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编程要求完成矩阵乘法的 Map 函数和 Reduce 函数 1、设计两个矩阵（3050，50100），在每个单元格中填入一个 0-99 的随机数，并写入 两个文件中，作为 Map 函数的输入 2、测试运行矩阵乘法的 MapReduce 框架，并将结果输出到新的结果文件中思路 在矩阵乘法的过程中，很容易发现可以并行运算前一矩阵的行与后一矩阵的列的乘法和加法运算，且这个过程相互独立，互不影响。因此对
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2024-03-29 08:26:01
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简单回顾一下矩阵乘法： 矩阵乘法要求左矩阵的列数与右矩阵的行数相等，m×n的矩阵A，与n×p的矩阵B相乘，结果为m×p的矩阵C。详细内容可以查看：矩阵乘法。 为了方便描述,先进行假设：矩阵A的行数为m，列数为n，aij为矩阵A第i行j列的元素。矩阵B的行数为n，列数为p，bij为矩阵B第i行j列的元素。分析 因为分布式计算的特点，需要找到相互独立的计算过程，以便能够在不同的节点上
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2022-12-02 09:29:35
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简单回想一下矩阵乘法： 矩阵乘法要求左矩阵的列数与右矩阵的行数相等。m×n的矩阵A，与n×p的矩阵B相乘，结果为m×p的矩阵C。具体内容能够查看：矩阵乘法。 为了方便描写叙述,先进行如果： 矩阵A的行数为m，列数为n，aij为矩阵A第i行j列的元素。矩阵B的行数为n。列数为p。bij为矩阵B第i行j
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2017-08-20 12:24:00
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MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组
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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引言何为大矩阵？Excel、SPSS，甚至SAS处理不了或者处理起来非常困难，需要设计巧妙的分布式方法才能高效解决基本运算（如转置、加法、乘法、求逆）的矩阵，我们认为其可被称为大矩阵。这意味着此种矩阵的维度至少是百万级的、经常是千万级的、有时是亿万级的。举个形象的栗子。
原创
2022-03-07 15:03:40
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1.准备数据下面是两个简单的矩阵： ，不难看出相乘结果为：2.在HDFS上的存储方式 只存储那些非零的数值。存储矩阵的文件每一条记录的结构如下： 所以，矩阵A为（文件ytu_a）：1 1 1
1 2 2
1 3 3
2 1 4
2 2 5
3 1 7
3 2 8
3 3 9
4 1 10
4 2 11
4 3 12 矩阵B为（文件ytu_b）：1 1 10
1 2 15
2 2 2
3
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2024-04-27 09:10:59
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（一） 矩阵乘法来理解MapReduce要求使用计算机计算矩阵相乘（两个矩阵大小超过计算机内存大小） 2. 因为矩阵相乘是指行*列，故可以把第一个矩阵第一行记作A1和另一个矩阵的第一列记作B1，以下类推.....分别推送到一台服务器上去执行行列乘积，(这就对应于MapReduce中Map)如果这个矩阵的大小为100行*100列，那么我们就需要100台机器去
原创
2021-05-25 09:20:16
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一、背景 在基于Simhash的样本同源性检测模型研究中，需要计算约444万样本simhash的两两hamming距离。简言之，难点在于完成444万样本的两两组合，约有9.8万亿种情况；其实，这个两两组合的情况可以抽象成矩阵相乘，即444万样本md5依次存入列向量A，然后取A*AT的结果矩阵的上三角/下三角即可。那么下面就讲解超大矩阵相乘的MapReduce实现思想。二、MapReduce实现思
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，至少我们已经走了接近一半了。 首先说明， MapReduce算法本身就来自于函数式编程，因此用FP的思路来进行算法构建是再合理不过的事情。之前的程序是用Haskell开发的，现在用Python重
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2024-04-15 10:39:10
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题目：只用python的类和列表，实现矩阵乘法。分析：先给定用户输入，再实现乘法。若有矩阵a和b，axb的规则是a的每一行乘b的每一列，每一次都要求和。class Matmul(object):
# mat_shape = (row, col) 元组，矩阵大小
def __init__(self, mat_shape):
self.cube = []
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2023-06-03 18:55:30
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按运算符的操作数目划分一元运算符++、–、+、-二元运算符+、-、*、/、%三元运算符？：该运算符是Java语言唯一一个三元运算符按运算符的功能划分算术运算符一元算术运算符一元运算符涉及的操作数只有一个，由一个操作数和一元算术运算符构成一个算术表达式。一元算术运算符共有四种：+(取正)、-(取负)、++(自增1)、–(自减1)一元加和一元减运算符仅仅表示某个操作数的符号，其操作结果为该操作数的正值
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、矩阵相乘二、矩阵生成1.直接输入2.单位矩阵3.全零矩阵2.全一矩阵2.随机矩阵三、矩阵操作四、矩阵/数组索引五、最大最小运算符六、矩阵求和-sum函数七、语句过长换行书写八、逻辑运算符（与或非、异或、"&&"与"&"、"||"与"|"）九、log函数在MATLAB中的表达十、Matlab中的
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2024-04-08 18:28:46
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作者：学Java的冬瓜 文章目录一、矩阵乘法：三层循环实现1、题目2、核心代码3、实现代码二、卡牌游戏：顺序表实现1、创建牌对象2、核心代码3、TestPokers类的main函数4、结果演示三、杨辉三角：二维集合实现1、直角三角形版1.1、核心代码1.2、测试和打印1.3、结果演示2、等腰三角形版 一、矩阵乘法：三层循环实现链接：pta.实现矩阵乘法1、题目1、定义Matrix(矩阵)类，要求
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2024-05-28 12:15:34
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最近开始在看@王斌_ICTIR老师的《大数据：互联网大规模数据挖，则他们的乘积AB(有时记做A · B)会是一个i×j矩阵...
原创
2023-07-26 11:07:14
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一、np.dot() 或者 @1.同线性代数中矩阵乘法的定义。np.dot(A, B)表示：对二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积。对于一维矩阵，计算两者的内积。 a1 = np.array([[4,5,6],[1,2,3]])
a2 = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
#矩阵叉乘
#print(a1.dot(a2))
# print(a1@a2)
#输出：[
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2023-06-03 18:56:02
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