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,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(
Hydra(九头蛇),分布式任务处理系统,由社交标签服务提供商AddThis六年前开发,现在已得到Apache的开源许可,就像Hadoop一样,只是还没有Hadoop那样的知名度和声势。Hydra的创造者称,该“多头”平台非常擅长处理一些大的数据任务——对非常大的数据集进行实时处理,这样的任务恐怕会让那只大象(Hadoop)很头疼。 Hadoop仍然是一个储存大量数据的优秀平台,但很多公司面临着
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2024-04-22 11:47:59
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文章目录1 入门编程WordCount2 MR Job提交源码分析Class JobJob.waitForCompletionjob.submit3 MR Map阶段过程详解3.1 MapTask类解读3.2 InputFormatgetSplitscreateRecordReader3.3 Mapper3.4 OutputCollectorNewOutputCollectorMapOutput
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2024-09-06 12:56:28
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实验(1)Matlab典型随机信号模拟第1关:典型随机信号 任务描述本关任务:编写一个能显示典型随机信号时域波形的程序。相关知识 为了完成本关任务,你需要掌握:1.如何读取或生成随机信号,2.如何显示随机信号波形。输出:你可以听到一段鸟鸣音频显示波形图答案%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%请不要修改
%%%%%%%%%%%%%%%%%
warning('off','all
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2024-04-21 17:34:19
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Hadoop技术内幕中指出Top K算法有两步,一是统计词频,二是找出词频最高的前K个词。在网上找了很多MapReduce的Top K案例,这些案例都只有排序功能,所以自己写了个案例。 这个案例分两个步骤,第一个是就是wordCount案例,二就是排序功能。 一,统计词频
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01.
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2024-07-11 19:44:40
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在本系列的第一篇中,介绍了几种在数据库应用中常见的Join算法,本文将会介绍两种使用Map-Reduce实现对两个数据集合进行Join的算法,其中的一种会用到第一篇中提到的哈希Join算法。这里将这两种方法分别命名为Map-Reduce Join和Map-Only Join。
1. Map-Reduce Join 这种Join方法,需要在hadoop上执行一
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2024-05-23 09:42:51
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MapReduce概述MapReduce定义:MapReduce工作流程2.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)MapTask收集我们的map()方法输出的kv对,放到内存缓冲区中 2)从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件,可能会溢出多个文件 3)多个溢出文件会被合并成大的溢出文件 4)
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2023-12-16 18:42:50
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23号这天一次性来了三场面试,面试的问题都有点混了。首先自我介绍,老样子,介绍一下自己,介绍一下项目。1.说说你的项目,主要有什么功能这个因项目而定吧,大体介绍一下。2.了解HashMap吗?说一下吧HashMap和HashTable常常被放在一起对比,HashMap和HashTable都是底层通过哈希表来存储信息的容器,哈希表是用空间换时间算法的代表。在插入一个数据时,首先计算这个这个对象的Ha
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2024-04-18 10:35:36
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本次实战项目一共分三篇教学(二三篇后续更新)第一篇:对主播文本数据的清洗,从大量数据中获取我们所需要的数据(如播放量,时长等)第二篇:对清洗后的数据进行统计求和处理操作,按照主播id号依次整齐显示第三篇:对统计好的数据进行TopN展示的操作,排序规则可自定义(如播放量,分数数量),N的大小也可以自定义更多MapReduce设计案例地址:https://github.com/yuanprogramm
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2024-04-12 13:42:07
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第1关:成绩统计编程要求使用MapReduce计算班级每个学生的最好成绩,输入文件路径为/user/test/input,请将计算后的结果输出到/user/test/output/目录下。代码:需要先在命令行启动HDFS#命令行
start-dfs.sh再在代码文件中写入以下代码#代码文件
import java.io.IOException;
import java.util.StringTok
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2023-10-18 18:26:17
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头歌Hadoop开发环境搭建 头歌mapreduce基础实战
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2023-05-25 16:07:55
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第1关:实现图的宽度优先遍历任务描述本关任务:请你实现 graph.cpp 里的int Graph_WidthFirst(Graph*g, int start, Edge* tree)函数。 注意遵守约定:编号小的优先入队列。相关知识图 2 给出了对图 1 的无向图的存储结构图:每个顶点的名称由一个字符串描述,所有字符串的起始地址组织为一个数组,数组的起始地址为vetex;顶点的相邻关系保存在相邻
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2024-04-29 19:16:17
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第1关:链表的实现之查找功能#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "LinkList.h"
void LL_Initiate(LinkList &L)
//单链表的初始化,即:构造一个带头结点的空的单链表
{
L=(LNode *)malloc(sizeof(LNode));
L-&g
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2024-04-08 13:58:45
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3.1 mapreduce的shuffle机制3.1.1概述:v mapreduce中,map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段,是mapreduce框架中最关键的一个流程,这个流程就叫shuffle;v shuffle: 洗牌、发牌——(核心机制:数据分区,排序,缓存);v 具体来说:就是将maptask输出的处理结果数据,分发给reducetask,并在分发
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2024-09-03 21:52:17
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目录Java面向对象 - 封装、继承和多态的综合练习封装、继承和多态进阶(一)封装、继承和多态进阶(二)封装、继承和多态进阶(三)Java面向对象 - 封装、继承和多态什么是封装,如何使用封装什么是继承,怎样使用继承super关键字的使用方法的重写与重载抽象类final关键字的理解与使用接口什么是多态,怎么使用多态Java面向对象 - 类与对象什么是类,如何创建类构造方法选择题(一)
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2024-07-08 23:19:18
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1.单词——文档矩阵 单词-文档矩阵是表达两者之间所具有的一种包含关系的概念模型,图3-1展示了其含义。图3-1的每列代表一个文档,每行代表一个单词,打对勾的位置代表包含关系。 &nbs
Linux基础入门练习题(四)1. (单选题)Linux系统中,对一个文本文件执行head命令默认显示的文件行数是A. 5B. 10C. 20D. 30正确答案:Bhead用于显示文件的开头部分内容,默认情况下head指令显示文件的前10行内容。2. (单选题)Linux系统中,在ps命令中什么参数是用来显示所有用户的进程?A. aB. bC. uD. x正确答案: Aps -a: 显示当前终端的
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2024-05-05 17:55:21
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一.使用组合数公式利用n!来计算1.程序设计思想(1) 在主函数中输入n和k的值(2) 判断输入的数是否合法(2) 创建一个方法,public static BigInteger JiechengN2(int n),在此方法中利用递归,先判断n是否等于0或1,若是,则直接返回BigInteger.valueOf(1)若不是,则
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2024-07-23 11:34:04
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JAVA实验指书习题集习题集Java 单选题一、2.main方法是Java Application程序执行的入口点,关于main方法的方法头以下哪项是合法的()? A、public static void main( ) B、public static void main( String args[] ) C、public static int main(String [] arg ) D、pub
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2024-05-01 23:12:34
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本次实战项目一共分三篇教学(第三篇下周更新)第一篇:对主播文本数据的清洗,从大量数据中获取我们所需要的数据(如播放量,时长等)第二篇:对清洗后的数据进行统计求和处理操作,按照主播id号依次整齐显示第三篇:对统计好的数据进行TopN展示的操作,排序规则可自定义(如播放量,粉丝数量),N的大小也可以自定义所有技术、实战教学文章总目录点击此处链接更多MapReduce设计案例地址:
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2023-12-12 17:01:11
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