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转载:http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201281610126277/   作者:Grzegorz Malewicz, Matthew H. Austern .etc.Google Inc 2010-6 原文:http://people.apache.org/~edwardyoon/documents/pregel.pdf 译者:phylips@bmy 2012-09-14 译文:http://duanple.blog.163.co…

[说明:Pregel这篇是发表在2010年的SIGMOD上,Pregel这个名称是为了纪念欧拉,在他提出的格尼斯堡七桥问题中,那些桥所在的河就叫Pregel.最初是为了解决PageRank计算问题,由于MapReduce并不适于这种场景,所以需要发展新的计算模型去完成这项计算任务,在这个过程中逐步提炼出一个通用的图计算框架,并用来解决更多的问题.核心思想源自BSP模型,这个就更早了,是在上世纪80年代由Leslie Valiant(2010年图灵奖得主)提出,之后在1990的Communicat…

原文链接:GraphX中Pregel单源点最短路径 GraphX中的单源点最短路径例子,使用的是类Pregel的方式. 核心部分是三个函数: 1.节点处理消息的函数  vprog: (VertexId, VD, A) => VD (节点id,节点属性,消息) => 节点属性 2.节点发送消息的函数 sendMsg: EdgeTriplet[VD, ED] => Iterator[(VertexId,A)]   (边元组) => Iterator[(目标节点id,消息)] 3.消息合…

一.Combiner的出现背景 1.1 回顾Map阶段五大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示: 其中,step1.5是一个可选步骤,它就是我们今天需要了解的 Map规约 阶段.现在,我们再来看看前一篇博文<计数器与自定义计数器>中的第一张关于计数器的图: 我们可以发现,其中有两个计数器:Combine output records和Combine input records,他们的计数都是…

注:转载自http://blog.csdn.net/ipolaris/article/details/8723782 在MapReduce中,当map生成的数据过大时,带宽就成了瓶颈,怎样精简压缩传给Reduce的数据,有不影响最终的结果呢.有一种方法就是使用Combiner,Combiner号称本地的Reduce,Reduce最终的输入,是Combiner的输出.下面以<Hadoop in action>中的专利数据为例.我们打算统计每个国家的专利数目.代码如下(使用Combiner的代码注…

Font Combiner 是一个功能丰富的 Web 字体生成工具和字体改进工具,提供字距调整.构造子集.各种提示选项和自定义字体字形组合.您可以生成您自己的自定义字体的格式和文件大小. 另外还有成千上万的免费图标.你可以将它们添加到自己的自定义字体库或下载为 PNG 文件或 SVG 文件. 您可能感兴趣的相关文章 10款唯美浪漫的婚礼 & 结婚纪念网站模板 那些让人惊叹的的国外创意404错误页面设计 10大流行的 Metro UI 风格 Bootstrap 主题 推荐35款精致的 CSS3 和…

如果job 设置了 combiner ,则job的每个map运行的数据会先进入combiner,然后再通过patitioner分发到reduce.通过combiner能减少reduce的计算.空间压力.其实combiner就是继承了Reducer类了一个子类,运行在map排序后的输出上.可以理解为,对每个map中的数据先做一次reduce. 下面是一个例子,很简单,不多说了. public static class MyCombiner extends Reducer<Text , Text ,…

1.combiner combiner是MR编程模型中的一个组件: 有些任务中map可能会产生大量的本地输出,combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并,以减少map和reduce节点之间的数据传输量,提高网络IO性能,是MR的优化手段之一: 两大基本功能: 1.1map的输出的key的聚合,对map输出的key排序.value进行迭代: 1.2reduce功能. 并不是设置了combiner就一定会执行(在当前集群非常繁忙的时候设置了也不会执行): combiner的执行时机:co…

一:Counter计数器的使用 hadoop计数器:可以让开发人员以全局的视角来审查程序的运行情况以及各项指标,及时做出错误诊断并进行相应处理. 内置计数器(MapReduce相关.文件系统相关和作业调度相关) 也可以通过http://master:50030/jobdetails.jsp查看 /** * 度量,在运行job任务的时候产生了那些j输出.通过计数器可以观察整个计算的过程,运行时关键的指标到底是那些.可以表征程序运行时一些关键的指标. * 计数器 counter 统计敏感单词出现次数…