一 MapReduce优点(1)为什么用MapReduce(计算框架?)? 数据分片和移动计算 MapReduce采用计算移动到数据端方式, 此方式极大提高数据的运算效率(2)为什么要用将计算移动到数据端? 一般计算数据方式从数据源获取数据,将计算结果返还给数据源, 当计算大量数据时,这种方式存在很大弊端,在获取数据时,由于 受到带宽限制,导致传送效率大大降低而MapRed
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2024-05-25 14:52:48
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由于大数据挖掘中大部分的内容都是数据挖掘的大规模计算，那么就会存在如下的挑战：1）如何进行分布式计算？2）分布式/并行编程将会变得很难针对以上的挑战，可以使用Map-Reduce来解决。Map-Reduce是Google提出的计算模型或数据管理模型，是处理大数据的一种非常优雅的方式。对于传统的机器学习，统计和”经典的“数据挖掘，由于处理的数据量比较小，使用单个结点的架构来对数据进行处理，单个结点架
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2024-09-07 18:07:59
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目录一、需求分析二、Map join实现三、Reduce join实现 一、需求分析MapReduce提供了表连接操作其中包括Map端join、Reduce端join还有半连接，现在我们要讨论的是Map端join，Map端join是指数据到达map处理函数之前进行合并的，效率要远远高于Reduce端join，因为Reduce端join是把所有的数据都经过Shuffle，非常消耗资源。案例分析：
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2024-09-03 13:00:47
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分析上图：输入分片（input split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组，输入分片（input split）往往和hdfs的block（块）关系很密切，假如我们设定hdfs的块
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2024-06-28 12:51:57
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简介MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。成一组新的键值对，指定并发的Reduc...
原创
2022-09-11 01:01:25
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说明：通过本文对MapReduce编程模型循序渐进的说明，你可以对MapReduce工作机制有一个总体上的很好的把握，是来自IBM developerWorks的一篇非常好的文章（转载）！Google 在 2001 年发布图像搜索功能时，只有 2.5 亿索引图像，不到 10 年，这个巨大的搜索功能已经可以检索超过 100 亿个图像了，每分钟有 35 小时的内容上传到 YouTube。据称，Twit
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2024-08-27 20:18:14
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While in the SQL-world is very easy combining two or more datasets - we just need to use the JOIN keyword -
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2016-03-15 21:24:00
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MapReduce（一）1、Mapreduce概述1.1定义1.2优缺点1.3核心思想1.4MapReduce进程1.5常用数据序列化类型1.6MapReduce编程规范1.7WordCount案例实操2、Hadoop序列化2.1序列化概述2.2自定义bean对象实现序列化接口（writeable）2.3序列化案例实操 1、Mapreduce概述1.1定义MapReduce是一个分布式运算程序的
MapReduce是一种编程模型，使开发人员可以专注于编写处理数据的代码，而不必担心并行执行的细节。 MapReduce需要将要处理的数据建模为键值对。 开发人员编写了map函数和reduce函数的代码。 MapReduce运行时为每个键/值对调用map函数。 映射功能将键值对作为输入，并产生另一个键值对的输出。 MapReduce运行时通过键对映射函数的输出进行排序和分组。 然后，它
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2024-04-24 13:39:43
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之前的WordCount，比较简单，就只上了代码，接下来稍微复杂一点的项目，将会记录整个项目编写过程的思路项目介绍：统计每年，每月最热的两天的温度数据：1949-10-01 14:21:02 34c
1949-10-02 14:01:02 36c
1950-01-01 11:21:02 32c
1950-10-01 12:21:02 37c
1951-12-01 12:21:02 23c
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2024-05-29 00:01:36
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1 MapReduce简介1.1 MapReduce简介MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。 MR有两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算。 1.2 MapReduce做什么 MapReduce擅长处理大数据，它为什么具有这种能力呢？这可由MapReduce的设
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2024-01-03 23:30:00
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1.熟练掌握Map端join的程序编写2.准确理解Map端join的设计原理3.了解Map端join的适用场景4.学会编写Map端join的程序代码解决实际问题实验原理MapReduce提供了表连接操作其中包括Map端join、Reduce端join还有单表连接，现在我们要讨论的是Map端join，Map端join是指数据到达map处理函数之前进行合并的，效率要远远高于Reduce端join，因为
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2023-07-31 22:10:29
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概念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； Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上；为什么要MAPREDUCE（1）海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任 （2）而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行，将极大增加程序的复杂度和开发
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2024-04-07 15:17:05
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摘要：UCI数据集作为标准测试数据集经常出现在许多机器学习的论文中，为了更方便使用这些数据集有必要对其进行整理，这里整理了论文中经常出现的数据集，并详细介绍如何使用MATLAB将数据集文件整理成自己需要的格式以及如何使用数据集文件。要点如下，博主另一篇博文UCI数据集详解及其数据处理（附148个数据集及处理代码）有更加详细的介绍。 文章目录1. 前言2. UCI数据集介绍2.1 简要认识
一、MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集。 MapReduce 作业通过将
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2024-06-19 10:22:06
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最近再准备着面试，就回顾了一下mr程序内部处理数据的流程。顺便总结一下有写的不合理的地方，请大家多多包涵，并帮我指出（以读取文本文件为例，前两步不同的实现类所拿到的数据结构不同）1、程序被提交后mrappmaster会给它们分配任务,告知mapTask所要处理的文件切片2、mapTask程序开始运行，mapTask会通过调用TextInputFormat这个类的createRecordReader
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2024-03-21 22:05:00
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Hadoop中的MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算 下面的连接是我的MapReduce 文章目录一、下载MapReduce的WordCount二、常用数据序列化类型三、MapReduce编程规范1、Mapper阶段2、Reducer阶段3、Driver阶段 一、下载MapReduce的WordCount要想了解MapReduce编程规范，直接看一下官方代码是怎么写的就知道
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2024-06-19 10:21:27
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第1章 MapReduce概述1.1 MapReduce定义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。 MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运真程序，并发运行在一个Hadoop集群上。1.2 MapReduce优缺点1.2.1 优点1.MapReduce易于编程它简单的实现一些接口，
MapReduce简介：MapReduce”分而治之“的思想处处可见，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。Map负责”分“，即把复杂的任务分解为若干个”简单的任务“来处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总。MapReduce运行再Yarn集群上（资源调度的平台）经典案列：word
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2024-01-26 08:55:02
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摘要：本文融合了Are we ready for Autonomous Driving? The KITTI Vision Benchmark Suite和Vision meets Robotics: The KITTI Dataset两篇论文的内容，主要介
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2023-08-14 11:15:19
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