作者现就职阿里巴巴集团1688技术部 引言 周末看到一篇不错的文章“Graph Twiddling in a MapReduce world” ，介绍MapReduce下一些图算法的实现。文章语言质朴。介绍非常多有用图优化技巧。文章2009年发表，至今已经被引用183次。足以证明这篇文章价值。眼下这
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2016-03-11 16:05:00
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MapReducer 中MapJoin示例
原创
2021-03-03 15:05:06
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# 使用MapReduce在Hadoop上运行Windows
## 介绍
在大数据处理中，Hadoop是一个经常使用的框架，它提供了分布式存储和处理大规模数据的能力。MapReduce是Hadoop的一个重要组件，它通过将大数据集拆分成小的数据块，并在集群中并行处理这些数据块来实现数据处理的目的。
在本文中，我们将介绍如何使用MapReduce在Hadoop上运行Windows操作系统，以及
一个MapReducer作业经过了input，map，combine，reduce，output五个阶段，其中combine阶段并不一定发生，map输出的中间结果被分到reduce的过程成为shuffle（数据清洗）。 在shuffle阶段还会发生copy（复制）和sort（排序）。 在MapRed
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2018-02-05 11:40:00
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MapReducer自定义OutPutFormat
原创
2021-03-03 19:45:42
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hadoop之MapReduce简介一、MapReduce概述1、MapReduce定义2、MapReduce的优缺点3、MapReduce的进程4、MapReduce的编程规范5、hadoop的数据类型6、wordCount的案例演示程序思路分析：程序实现：二、hadoop序列化1、序列化的定义2、java和hadoop的序列化对比3、序列化的操作步骤三、MapReduce框架原理1、框架原理
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2023-08-30 15:38:41
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选择主Runner类右击右击Run As —> Run Configurations输入文件夹的路径即可
原创
2021-06-01 16:35:28
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选择主Runner类右击右击Run As —> Run Configurations输入文件夹的路径即可
原创
2022-02-24 17:52:42
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在本节中我们主要来学习MapReduce作业的提交流程和作业的生命周期。
一个标准的MapReduce作业的执行包括的流程是：代码编写——>作业配置——>作业提交——>Map Task的分配与执行——>处理中间结果(shuffle阶段)——>Reduce Task的分配与执行——>输出最终结果数据——>作业完成
本篇文章主要介绍在idea下使用java API操作mapreduce完成wordcount案例，机器使用的是伪分布式，运行案例时需要启动hadoop mapreduce流程详细步骤一、准备数据horse mare pony mustang
mare mare mustang buffalo
pony horse mustang buffalo二、代码package com.mapred
源码中Mapper类中的方法 /**
原创
2022-02-24 17:53:03
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书中以经典的wordCount为例子wordCount就是计算文本中a-z字母的个数，利用分布式计算的能力mapreduce做wordCount标
原创
2022-09-26 10:21:10
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环境 : hadoop集群 1、编写Mapper类package com.xue.mapreducer;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import java.io....
原创
2021-08-18 14:06:53
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昨天听朋友说了一个题目，具体的题目忘了！ 有数据是这样的：<1,0>
<2,8>
<1,9>
<2,7>
<1,0>
<3,15>
<5,20>
<3,25>
<4,20>
<3,50> &nbs
原创
2015-12-06 20:42:01
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使用MapReducer将文件写入mysql 数据库
原创
2021-03-03 17:53:31
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源码中Mapper类中的方法 /** * The <code>Context</code> passed on to the {@link Mapper} implementations. */ public abstract class Context implements MapContext<KEYIN,VALUEIN,KEYO...
原创
2021-06-01 16:35:54
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对于MapReduce编程，大概率的流程用过的人或多或少都清楚，但是归结到细节上，就有的地方不清楚了，下面根据自己的疑问，加上从网上各处，找到的被人的描述，最自己的疑问做出回答。1. MapReduce 和 HDFS有什么关系？ 首先，HDFS和MapReduce是Hadoop最核心的设计； 对于HDFS，即Hadoop Distributed File System，它是Hadoop的存储基
32018.10.18 00:01:39字数 2564阅读 35408MapReduce是我们再进行离线大数据处理的时候经常要使用的计算模型，MapReduce的计算过程被封装的很好，我们只用使用Map和Reduce函数，所以对其整体的计算过程不是太清楚，同时MapReduce1.0和MapReduce2.0在网上有很多人混淆。MapReduce1.0运行模型20170730014216035.p
排序算法是一种很重要的算法，虽然c++ stl中有sort函数，但是还是要了解其中常用的几种排序算法，至于std::sort源码实现使用的排序算法是混合式排序，详见std::sort源码剖析
std::sort只支持vector,array等迭代器支持随机存取的容器，因为内部是快排和堆排
std::list这种不支持随机存取，内部有单独的sort函数，实现是迭代版归并排序有些排序算法时间复杂度都是
1、项目集一组相互关联且被协调关联的项目2、项目集管理对项目集进行统一协调管理，以实现项目集的战略目标和利益
特点：注重项目之间相互依赖关系3、项目组合为了便于有效管理、实现战略业务目标而组合在一起的项目、项目集和其他工作。项目组合中的项目或项目集不一定彼此依赖或有直接关系4、项目组合管理为了实现特地的战略业务目标，对一个或多个项目组合进行的集中管理，包括识别、排序、授权、管理和控制项目、项目集
原创
2020-07-19 21:26:25
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