accumulate:Map,逐元素分别单独处理: 注:for_each:不改变区间元素的内容,所以更多的是输出打印等功能: accumulate:Reduce,整体化归为一个单独的数值: 两个函数均位于<algorithm>头文件中. 1. transform 每个元素都做平方处理: vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5}; vector<int> numsSquare(nums.size()); transform(nums.begin…

0. 说明  Windows 下开发 MapReduce 程序部署到集群 1. 前提 在本地开发的时候保证 resource 中包含以下配置文件,从集群的配置文件中拷贝 在 resource 中新建 mapred-site.xml(仅做测试使用,打包的时候删掉) <?xml version="1.0"?> <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name&…

1.通过修改实例模板程序来实现自己的map-reduce: 为了让示例程序run起来: 1)安装eclipse 2)安装map-reduce的eclipse插件 eclipse的map-reduce插件可以很方便的创建hadoop项目(自动导入所依赖的map-reduce jar包)和打开map-reduce视图(在里面可以像查看本机文件系统一样直观的看到hdfs文件系统的结构) 安装详细步骤: i)查找eclipse的安装路径: $:whereis eclipse 1.通过修改实例模板程序来实…

mapreduce真的是门学问,遇到的问题逼着我把它从MRv1摸索到MRv2,从年前就牵挂在心里,连过年回家的旅途上都是心情凝重,今天终于在eclipse控制台看到了job completed successfully,当时的兴奋难以形容,都有些不敢相信自己的眼睛,压抑住激动的心情再试了一遍,特么真的跑通了,喜极而泣. 总结起来就是两处 1.报错Class not found 或者 No job jar file set 这是由于及集群中没有我们提交的jar包,所以namenode不知道怎么执行…

HBase分布式集群环境搭建成功后,连续4.5天实验客户端Map/Reduce程序开发,这方面的代码网上多得是,写个测试代码非常容易,可是真正运行起来可说是历经挫折.下面就是我最终调通并让程序在集群上运行起来的一些经验教训. 一.首先说一下我的环境: 1,集群的环境配置请见这篇博文. 2,开发客户机环境:操作系统是CentOS6.5,JDK版本是1.7.0-60,开发工具是Eclipse(原始安装是从google的ADT网站下载的ADT专用开发环境,后来加装了Java企业开发的工具,启动Flas…

这个问题也是在开发项目中经常遇到的一个问题,网上提供了很多方法,但是我发现很多并不适用,这里推荐两种方法,一种肯定没问题,就是比较麻烦,另一种是适用FatJar来打包,但是我没成功,原因估计出在ubuntu下的eclipse导入插件可能和windows下面的不一样 方式一: 将所有的第三方jar包放到主节点和从节点的目录hadoop-share-hadoop-cmmon-lib下,重启hadoop集群,这样第三方jar包就和hadoop里面的jar包一样启动了,这是我通过启动日志发现的,启动日志…

运行环境:windows10 64位,虚拟机:Ubuntu Kylin 14.04,Hadoop2.7.1 错误信息: java.io.IOException: Could not locate executable D:\hadoop\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.    at org.apache.hadoop.util.Shell.getQualifiedBinPath(Shell.java:356)    at org.apache.ha…

PageRank对网页排名的算法,曾是Google发家致富的法宝.以前虽然有实验过,但理解还是不透彻,这几天又看了一下,这里总结一下PageRank算法的基本原理. 一.什么是pagerank PageRank的Page可是认为是网页,表示网页排名,也可以认为是Larry Page(google 产品经理),因为他是这个算法的发明者之一,还是google CEO(^_^).PageRank算法计算每一个网页的PageRank值,然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序.它的思想是模拟一个悠闲的…

学习 hadoop,必不可少的就是编写 MapReduce 程序.当然,对于简单的分析程序,我们只需一个 MapReduce 任务就能搞定,然而对于比较复杂的分析程序,我们可能需要多个Job或者多个Map或者Reduce进行分析计算. 本课程我们主要学习多个 Job 或者多个 MapReduce 的编程形式. MapReduce 的主要有以下几种编程形式. 迭代式 MapReduce MapReduce 迭代方式,通常是将上一个 MapReduce 任务的输出作为下一个 MapReduce 任务…

在文章<MapReduce原理与设计思想>中,详细剖析了MapReduce的原理,这篇文章则通过实例重点剖析MapReduce 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/mapreduce-example-analysis.html,转载请注明源地址. 欢迎关注我的个人博客:www.wuyudong.com, 更多云计算与大数据的精彩文章 1.MapReduce概述 Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运…

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters MapReduce:面向大型集群的简化数据处理 摘要 MapReduce既是一种编程模型,也是一种与之关联的.用于处理和产生大数据集的实现.用户要特化一个map程序去处理key/value对,并产生中间key/value对的集合,以及一个reduce程序去合并有着相同key的所有中间key/value对.本文指出,许多实际的任务都可以用这种模型来表示. 用这种函数式风格写出的程序自动就…

Abstract MapReduce是一种编程模型和一种用来处理和产生大数据集的相关实现.用户定义map函数来处理key/value键值对来产生一系列的中间的key/value键值对.还要定义一个reduce函数用来合并有着相同中间key值的中间value.许多现实世界中的任务都可以用这种模型来表达,就像下文所展示的那样. 用这个风格编写的程序可以自动并行地在集群上工作.运行时系统会自动处理例如切割输入数据,在机器之间调度程序的执行,处理机器故障以及管理必要的机器间通信等细节问题.这可以让那些对…

今天我准备拿大众点评.美团.猫眼电影三款App的实例来分享一下APICloud下拉加载这个模块的效果. 美团App下拉加载效果   以美团中的下拉酷似动画的萌萌着小人儿效果作为参考,来实现的一个加载模块.这个效果实际是使用关键帧(即多张具有微小差别的图片)来完成完整的动画过程,此分享就拿这个小人儿作为实例分享给大家.基于这个效果大家可以在这之上再去做更复杂.更炫的效果,让你的应用更加的高炫拽. 按照APICloud官方对此模块的概述,所以这里我使用了 window + frame 的布局,如果你…

今天开始我们一起来学习有关于CSS3制作动画的几个属性:变形(transform).转换(transition)和动画(animation)等更高级的CSS3技术.本文主要介绍的是这三个属性之中的第一个──变形transform. Transform字面上就是变形,改变的意思.在CSS3中transform主要包括以下几种:旋转rotate.扭曲skew.缩放scale和移动translate以及矩阵变形matrix.下面我们一起来看看CSS3中transform的旋转rotate.扭曲skew…

6.2.4 任务一般性能问题 这部分将介绍那些对map和reduce任务都有影响的性能问题. 技术37 作业竞争和调度器限制 即便map任务和reduce任务都进行了调优,但整个作业仍然会因为环境原因运行缓慢. 问题 需要判断作业是否运行得比集群中其它作业要慢. 方案 将正在执行的reduce任务数和Hadoop集群的最大reduce任务数相比较. 讨论 如果根据前几节的技术,发现作业已经正确配置,任务的吞吐量也正确,那么作业的缓慢就有可能是集群的资源竞争了.下面将介绍如何诊断集群的资源竞争.…

简述 mapReduce从字面上来理解就是两个过程:map映射以及reduce化简.是一种比较先进的大数据处理方法,其难度不高,从性能上来说属于比较暴力的(通过N台服务器同时来计算),但相较于group以及aggregate来说,功能更强大,并更加灵活. 映射过程:先把某一类数据分组归类,这里的映射过程是支持分布式的,一边遍历每一台服务器,一边进行分类. 化简过程:然后再在分组中进行运算,这里的化简过程也是支持分布式的,在分类的过程中直接运算了.也就是说如果是一个求和的过程,先在a服务器分组求和…

对于开源的东东,尤其是刚出来不久,我认为最好的学习方式就是能够看源代码和doc,測试它的样例 为了方便查看源代码,关联导入源代码的项目 先前的项目导入源代码是关联了源代码文件 block数据块,在配置文件hdfs-default.xml中能够查看到,记住要改动不是在这里 block文件存储块是最主要的单位 查看block存放位置,配置文件里查看 假设文件大于64M会占两个块,meta文件是校验文件,第二个文件大于64M,删除文件后,则相应block不在 datanode存放文件,一个文件能够存放…

对于简单的分析程序,我们只需一个MapReduce就能搞定,然而对于比较复杂的分析程序,我们可能需要多个Job或者多个Map或者Reduce进行计算.下面我们来说说多个Job或者多个MapReduce的编程形式 MapReduce的主要有以下几种编程形式 1.迭代式MapReduce MapReduce迭代方式,通常是将上一个MapReduce任务的输出作为下一个MapReduce任务的输入,可只保留MapReduce任务的最终结果,中间数据可以删除或保留,如下所示 迭代式MapReduce的示…

在关系型数据库中Join是非常常见的操作,各种优化手段已经到了极致.在海量数据的环境下,不可避免的也会碰到这种类型的需求,例如在数据分析时需要从不同的数据源中获取数据.不同于传统的单机模式,在分布式存储下采用MapReduce编程模型,也有相应的处理措施和优化方法. 我们先简要地描述待解决的问题.假设有两个数据集:气象站数据库和天气记录数据库 气象站的示例数据,如下 Station ID Station Name 011990-99999 SIHCCAJAVRI 012650-99999 TRN…

目录 1.MapReduce定义 2.MapReduce来源 3.MapReduce特点 4.MapReduce实例 5.MapReduce编程模型 6.MapReduce 内部逻辑 7.MapReduce架构 8.MapReduce框架的容错性 9.MapReduce资源组织方式 1.MapReduce 定义 Hadoop 中的 MapReduce是一个使用简单的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错并行处理TB级别的数据集 2.MapRedu…

文章来自于:http://www.cnblogs.com/geekma/p/3139823.html MapReduce:大型集群上的简单数据处理 摘要 MapReduce是一个设计模型,也是一个处理和产生海量数据的一个相关实现.用户指定一个用于处理一个键值(key-value)对生成一组key/value对形式的中间结果的map函数,以及一个将中间结果键相同的键值对合并到一起的reduce函数.许多现实世界的任务都能满足这个模型,如这篇文章所示. 使用这个功能形式实现的程序能够在大量的普通机器…

Transform字面上就是变形,改变的意思.在CSS3中transform主要包括以下几种:旋转rotate.扭曲skew.缩放scale和移动translate以及矩阵变形matrix.下面我们一起来看看CSS3中transform的旋转rotate.扭曲skew.缩放scale和移动translate具体如何实现,老样子,我们就从transform的语法开始吧. 语法: transform : none | <transform-function> [ <transform-fun…

近期在做数据分析的时候.须要在mapreduce中调用c语言写的接口.此时就须要把动态链接库so文件分发到hadoop的各个节点上,原来想自己来做这个分发,大概过程就是把so文件放在hdfs上面,然后做mapreduce的时候把so文件从hdfs下载到本地,但查询资料后发现hadoop有对应的组件来帮助我们完毕这个操作,这个组件就是DistributedCache,分布式缓存,运用这个东西能够做到第三方文件的分发和缓存功能,以下具体解释: 假设我们须要在map之间共享一些数据,假设信息量不大,我…

学习hadoop,必不可少的就是写MapReduce程序,当然,对于简单的分析程序,我们只需一个MapReduce就能搞定,这里就不提单MapReuce的情况了,网上例子很多,大家可以百度Google一下.对于比较复杂的分析程序,我们可能需要多个Job或者多个Map或者Reduce进行分析计算. 多Job或者多MapReduce的编程形式有以下几种: 1.迭代式MapReduce MapReduce迭代方式,通常是前一个MapReduce的输出作为下一个MapReduce的输入,最终可只保留最终…

谷歌三大核心技术(二)Google MapReduce中文版  Google MapReduce中文版     译者: alex   摘要 MapReduce是一个编程模型,也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现.用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合,输出中间的基于key/value pair的数据集合:然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值.现实世界中有很多满足上述处理模型的例子,本论文将详细描述这个…

继前段时间分析Redis源代码一段时间之后.我即将開始接下来的一段技术学习的征程.研究的技术就是当前很火热的Hadoop,可是一个Hadoop生态圈是很庞大的.所以首先我的打算是挑选当中的一部分模块,去学习,研究,我就选中了MapReduce.MapReduce最早是由Google公司在04年公布的论文中提出的一种思想,后来被人实现出来.才有了后面的Hadoop的诞生.学习MapReduce的打算一定不会如Redis源代码学习一样.我仅仅会挑出当中一些用的比較多的过程分析.希望能理解的更深吧.跟…

对于开源的东西.特别是刚出来不久.我认为最好的学习方法是能够看到源代码,doc,样品测试 为了方便查看源代码,导入与项目相关的源代码 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbmVlZGthbmU=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 先前的项目导入源代码是关联了源代码文件 block数据块,在配…

一.简单介绍 1.MapReduce 应用广泛的原因之中的一个在于它的易用性.它提供了一个因高度抽象化而变得异常简单的编程模型. 2.从MapReduce 自身的命名特点能够看出,MapReduce 由两个阶段组成:Map 和Reduce .用户仅仅需编写map( ) 和reduce( ) 两个函数,就可以完毕简单的分布式程序的设计.   1)map ( ) 函数以key/value 对作为输入,产生另外一系列key/value 对作为中间输出写入本地磁盘.MapReduce 框架会自己主动将这…

Google论文之三----MapReduce MapReduce:大型集群上的简单数据处理 摘要 MapReduce是一个设计模型,也是一个处理和产生海量数据的一个相关实现.用户指定一个用于处理一个键值(key-value)对生成一组key/value对形式的中间结果的map函数,以及一个将中间结果键相同的键值对合并到一起的reduce函数.许多现实世界的任务都能满足这个模型,如这篇文章所示. 使用这个功能形式实现的程序能够在大量的普通机器上并行执行.这个运行程序的系统关心下面的这些细节:输入…

Naive Bayes在mapreduce上的实现 原文地址 http://www.cnblogs.com/sunrye/p/4553732.html Naive Bayes是比较常用的分类器,因为思想比较简单.之所以说是naive,是因为他假设用于分类的特征在类确定的条件下是条件独立的,这个假设使得分类变得很简单,但会损失一定的精度. 具体推导可以看<统计学习方法> 经过推导我们可知y=argMaxP(Y=ck)*P(X=x|Y=ck).那么我们需要求先验概率也就是P(Y=ck)和求条件概率…