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2015/05/21 22:20

MapReduce应用

1、MapReduce实现矩阵相乘 一. 准备数据 #!/bin/bash if [ $# -ne 3 ] then   echo "there must be 3 arguments to generate the two matries file!"   exit 1 fi cat /dev/null > M_$1_$2 cat /dev/null > N_$2_$3 for i in `seq 1 $1` do   for j in `seq 1 $2`   do     s=$((RANDOM%100))     echo -e "$i,$j\t$s" >>M_$1_$2   done done echo "we have built the matrix file M" ...

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发表于云计算专区
2014/05/07 17:46

MapReduce简介

(第一代Hadoop) 1 map函数的输出先由MapReduce框架处理,然后再被发送到reduce函数。这一处过程根据键来对键/值对进行排序和分组。 2 整个数据流的例子如图2-1所示。在图的底部是Unix的管道,模拟整个MapReduce的流程。 图2-1:MapReduce的逻辑数据流 3 Hadoop规定了自己的一套可用于网络序列优化的基本类型,而不是使用内置的Java类型。这些都可以在org.apache.hadoop.io包中找到。例如:LongWritable类型(相当于Java的Long类...

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2019/05/29 21:13

MapReduce 概述

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算程序,并发运行在一个Hadoop集群上。 2. MapReduce 优缺点 优点: 易于编程; 良好的扩展性; 高容错性; 适合PB级以上海量数据的离线处理; 缺点: 不擅长实时计算; 不擅长流式计算; 不擅长DAG(有向图)计算; 3. M...

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2019/07/26 02:14

MapReduce案例

大数据技术之Hadoop(Map-Reduce) 一 MapReduce入门 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算程序,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,就可以完成一个分布式程序,这个分布式程序可以...

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发表于云计算专区
2014/11/12 18:42

mapreduce top n

在最初接触mapreduce时,top n 问题的解决办法是将mapreduce输出(排序后)放入一个集合中,取前n个,但这种写法过于简单,内存能够加载的集合的大小是有上限的,一旦数据量大,很容易出现内存溢出。 今天在这里介绍另一种实现方式,当然这也不是最好的方式,不过正所谓一步一个脚印,迈好每一步,以后的步伐才能更坚定,哈哈说了点题外话。恩恩,以后还会有更好的方式 需求,得到top 最大的前n条记录 这里只给出一些核心的代码...

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2015/04/01 13:46

mapreduce推荐

mapreduce推荐

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发表于AI & 大数据专区
2019/09/07 18:38

Hadoop 之 MapReduce

## 1 MapReduce 概述 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。 ### 1.1 MapReduce 优缺点 优点: - MapReduce 易于编程 它简单的实现一些接口,就可以完成一个分布式程序,这个分布式程序可以分布到大量廉价的 PC 机器上运行,也就是说写一个分...

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2013/08/12 15:58

MapReduce浅析

用 Mapeduce 来处理大数据集的过程, 这个 MapReduce 的计算过程简而言之,就是将大数据集分解为成百上千的小数据集,每个(或若干个)数据集分别由集群中的一个结点(一般就是一台普通的计算机)进行处理并生成中间结果,然后这些中间结果又由大量的结点进行合并, 形成最终结果。 计算模型的核心是 Map 和 Reduce 两个函数,这两个函数由用户负责实现,功能是按一定的映射规则将输入的 <key, value> 对转换成另一个或一批 <key, va...

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发表于AI & 大数据专区
2018/07/18 09:21

mapreduce 排序

mapreduce的排序主要分部分排序、全排序和辅助排序(二次排序) 可以直接在reduce中在对数据进行排序,但是这对于reduce的负担太重,数据处理的时间消耗也会大大增加 mapreduce机制中排序只会针对键进行排序,所以如果想对某个数据进行排序,一定要将其设置为map输出的键,排序主要发生在map的spill和合并spill file阶段和reduce拉取复制map端的数据后合并成reduce文件时。 ### 排序的设置和调用的顺序 排序类及其方法调用主要遵...

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2015/06/03 22:57

MapReduce原理

MapReduce是Hadoop一个用于处理大规模数据集并行运算的编程模型,它采用“分而治之”的思想将海量的数据切分为很多小数据进行处理,从而达到在最短的时间内处理海量的数据。 (图摘自Hadoop权威指南) 上图是MapReduce的整个执行原理,在我们了解Map任务的原理之前我们先要知道交给Map任务处理的数据有多大或者说怎么划分。 一个非常庞大的数据直接交给Map任务处理,显然处理速度会非常非常慢,所以数据在处理之前,首先会被逻辑...

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2017/10/24 23:12

Mapreduce之Combiner

原理: 1.是什么?mapreduce作业的优化 在map端进行一次类似于reduce的操作,这种操作称为Combiner 2.为什么会有这种优化方式? 为了减少map->reduce 传输的数据量。 3.既然Combiner类似于reduce,那么它的输入数据类型和输出数据类型是什么? Combiner处理map的结果,combiner处理的结果是reduce的输入。 那么它的输入数据类型就等于map端的输出数据类型,它的输出数据类型就等于reduce端的输入数据类型。 4.它是怎么实现的呢?...

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2013/10/07 14:17

理解MapReduce

理解MapReduce Hadoop的MapReduce过程具有如下形式: 1) map: (K1, V1) => list(K2, V2) 2) reduce: (K2, list(V2)) => list(K3, V3) 我用一个简单的例子说明它表示的含义: 假设待分析的数据文件是一个用户名和密码的表,即"用户名,密码"格式: ========= input.dat========= zhang,123456 wang,qazxsw liu,123456 meng,xxx123 hunan,qazxsw chin,qazxsw feifei,1008xyz ... ... ========================== 那么我们要求统计...

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2020/02/22 23:15

Hadoop-MapReduce

简介 一种大数据处理的编程模型,主要计算场景为: 数据查找:分布式Grep Web访问日志分析:词频统计、网站PV,UV统计、Top K问题 倒排索引:建立搜索引擎索引 分布式排序 优缺点 模型简单:Map+Reduce 高伸缩性:支持横向拓展 灵活:结构化和非结构化数据 速度快:高吞吐离线处理数据 并行处理:变成模型天然支持并行处理 容错能力强 缺: 流式数据-需要静态数据 实时计算-无法低延迟处理数据,做不到毫秒级响应 复杂算法、迭代...

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2013/03/19 19:23

pagerank-mapreduce

原程序代码来源丢失。 MapReduce下的pagerank程序由四部分组成,分别是:mapper,combiner,reducer和驱动迭代计算的main函数。 15行-60行:Mappper的输入key-value分别是原始数据的行号(LongWritable)和该行对应的内容(Text),这里的数据格式与BCBSP的pagerank运行数据相同。处理流程如下: a) 22行-34行:对输入的value解析,顶点编号存在id中,当前pagerank值存在pr中,出边列表存在数组border[]中; b) 35行计算出平均p...

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