【mongoDB高级篇②】大数据聚集运算之mapReduce(映射化简)

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【mongoDB高级篇②】大数据聚集运算之mapReduce(映射化简)

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…

【mongoDB高级篇③】综合实战(1): 分析国家地震数据

数据准备下载国家地震数据 http://data.earthquake.cn/data/ 通过navicat导入到数据库,方便和mysql语句做对比 shard分片集群配置 # step 1 mkdir -p ./data/shard/s0 ./data/shard/s1 #创建数据目录 mkdir -p ./data/shard/log # 创建日志目录 ./bin/mongod --port 27017 --dbpath /usr/local/mongodb/data/shard/s0 -…

java学习第13天( java获取当前时间,有关大数据的运算及精确数字运算,Date类)

一 java获取当前时间学习一个函数,得到当前时间的准确值 System.currectTimeMillis(). 可以得到以毫秒为单位的当前时间.它主要用于计算程序运行时间,long start=System.currectTimeMillis() ,long stop=System.currectTimeMillis() , stop-start; 二有关大数据的运算及精确数字运算. 此时integer不适用.我们使用BigInteger ,如:BigInteger B= new Bi…

我眼中的大数据（三）——MapReduce

这次来聊聊Hadoop中使用广泛的分布式计算方案--MapReduce.MapReduce是一种编程模型,还是一个分布式计算框架. MapReduce作为一种编程模型功能强大,使用简单.运算内容不只是常见的数据运算,几乎大数据中常见的计算需求都可以通过它来实现.使用的时候仅仅需要通过实现Map和Reduce接口的方式来完成计算逻辑,其中Map的输入是一对<Key, Value>,经过计算后输出一对<Key, Value>:然后将相同Key合并,形成<Key, Value&…

大数据计算的基石——MapReduce

MapReduce Google File System提供了大数据存储的方案,这也为后来HDFS提供了理论依据,但是在大数据存储之上的大数据计算则不得不提到MapReduce. 虽然现在通过框架的不断发展,MapReduce已经渐渐的淡出人们的视野,越来越多的框架提供了简单的SQL语法来进行大数据计算.但是,MapReduce所提供的编程模型为这一切奠定了基础,所以Google的这篇MapReduce 论文值得我们去认真的研读. 摘要 MapReduce 是一个编程模型,也是一个处理和生成超大…

大数据【四】MapReduce（单词计数；二次排序；计数器；join；分布式缓存）

前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一概述定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基…

大数据开发实战：MapReduce内部原理实践

下面结合具体的例子详述MapReduce的工作原理和过程. 以统计一个大文件中各个单词的出现次数为例来讲述,假设本文用到输入文件有以下两个: 文件1: big data offline data online data offline online data 文件2 hello data hello online hello offline 目标是统计这两个文件中各个单词的出现次数,很容易用肉眼算出各个词出现的次数: big:1 data:5 offline:3 online:3 hello:3…