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Java大數(shù)據(jù)處理的核心技術(shù)MapReduce框架_java_腳本之家
MapReduce框架1、框架圖Input→Mapper→shuffle→Reducer→Output2、Input數(shù)據(jù)輸入2.1概念(1)數(shù)據(jù)塊(Block),物理存儲,Block是HDFS物理上把文件分成一塊一塊。數(shù)據(jù)塊是HDFS存儲數(shù)據(jù)單位。(2)數(shù)據(jù)切片,邏輯存儲,數(shù)據(jù)切片是MapReduce程序j最小計算輸入數(shù)據(jù)的單位。一個切片會啟動一個MapTask...
www.dbjr.com.cn/article/2836...htm 2025-5-14
Java大數(shù)據(jù)開發(fā)Hadoop MapReduce_java_腳本之家
Map階段:在Map階段,MapReduce將每個數(shù)據(jù)塊分發(fā)給一組可擴展的計算節(jié)點,每個計算節(jié)點運行Map函數(shù)來處理它們分配的數(shù)據(jù)塊。Map函數(shù)將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一組鍵值對(Key-Value Pairs)的形式,這些鍵值對可以被后續(xù)的Reduce函數(shù)處理。 Shuffle階段:在Map函數(shù)處理完數(shù)據(jù)之后,MapReduce框架將所有的鍵值對按照它們的鍵進行排序,并將...
www.dbjr.com.cn/article/2767...htm 2025-5-18
MapReduce核心思想圖文詳解_java_腳本之家
MapReduce核心編程思想,如圖1-1所示。 圖1-1 MapReduce核心編程思想 1)分布式的運算程序往往需要分成至少2個階段。 2)第一個階段的MapTask并發(fā)實例,完全并行運行,互不相干。 3)第二個階段的ReduceTask并發(fā)實例互不相干,但是他們的數(shù)據(jù)依賴于上一個階段的所有MapTask并發(fā)實例的輸出。
www.dbjr.com.cn/article/1544...htm 2025-6-6
Java函數(shù)式編程(七):MapReduce_java_腳本之家
譯注:map(映射)和reduce(歸約,化簡)是數(shù)學(xué)上兩個很基礎(chǔ)的概念,它們很早就出現(xiàn)在各類的函數(shù)編程語言里了,直到2003年Google將其發(fā)揚光大,運用到分布式系統(tǒng)中進行并行計算后,這個組合的名字才開始在計算機界大放異彩(那些函數(shù)式粉可能并不這么認為)。本文我們會看到Java 8在搖身一變支持函數(shù)式編程后,map和reduce組合的...
www.dbjr.com.cn/article/556...htm 2025-5-18
hadoop map-reduce中的文件并發(fā)操作_數(shù)據(jù)庫其它_腳本之家
2.文件異常處理 最好能將mapreduce中的所有文件操作都設(shè)置好異常處理。不然一個文件異常就有可能會使整個job失敗。所以從效率來講,最好是在文件發(fā)生異常時將其key作為reduce的輸出以進行記錄。因為同時mapreduce會重啟一個task attempts重新進行文件讀寫,可保證我們得到最終的數(shù)據(jù),最后所需的只是對那些異常的key進行一...
www.dbjr.com.cn/article/494...htm 2025-5-25
詳解Mongodb 多文檔聚合操作處理方法(Map-reduce 函數(shù))_MongoDB_腳 ...
該map函數(shù)應(yīng)該是純粹的,或者對函數(shù)之外沒有影響(即副作用)。 該map函數(shù)可以選擇調(diào)用emit(key,value)任意次數(shù)來創(chuàng)建key與關(guān)聯(lián)的輸出文檔value。 1 2 3 4 5 # 原型如下: function() { ... emit(key, value); } 該reduce函數(shù)表現(xiàn)出以下行為: 該reduce函數(shù)不應(yīng)訪問數(shù)據(jù)庫,即使是執(zhí)行讀取操作。
www.dbjr.com.cn/database/293194n...htm 2025-6-3