二. 分布式计算(Map/Reduce) 分 布式式计算,同样是一个宽泛的概念,在这里,它狭义的指代,按Google Map/Reduce框架所设计的分布式框架.在Hadoop中,分布式文件 系统,很大程度上,是为各种分布式计算需求所服务的.我们说分布式文件系统就是加了分布式的文件系统,类似的定义推广到分布式计算上,我们可以将其视为增 加了分布式支持的计算函数.从计算的角度上看,Map/Reduce框架接受各种格式的键值对文件作为输入,读取计算后,最终生成自定义格式的输出文件. 而从分布式的角度…

二. 分布式计算(Map/Reduce) 分布式式计算,同样是一个宽泛的概念,在这里,它狭义的指代,按Google Map/Reduce框架所设计的分布式框架.在Hadoop中,分布式文件系统,很大程度上,是为各种分布式计算需求所服务的.我们说分布式文件系统就是加了分布式的文件系统,类似的定义推广到分布式计算上,我们可以将其视为增加了分布式支持的计算函数. 从计算的角度上看,Map/Reduce框架接受各种格式的键值对文件作为输入,读取计算后,最终生成自定义格式的输出文件.而从分布式的角度上看,…

Map/Reduce用户界面 本节为用户採用框架要面对的各个环节提供了具体的描写叙述,旨在与帮助用户对实现.配置和调优进行具体的设置.然而,开发时候还是要相应着API进行相关操作. 首先我们须要了解Mapper和Reducer接口,应用通常须要提供map和reduce方法以实现他们. 接着我们须要对JobConf, JobClient,Partitioner,OutputCollector,Reporter,InputFormat,OutputFormat,OutputCommitter等进行讨…

高阶函数 一个函数可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数,编写高阶函数,就是让函数的参数能够接收别的函数. function add (x,y,f){return f(x)+f(y)} map 将数组元素快速转成字符串 let arr = [1, 2, 3, 4]let cc=arr.map(String) 注意:String() 可直接把一个字变成字符串 console.log(String([1,1,2])) // 1,1,2也可以这样arr.join(',') reduce,…

例子 val v = Vector(,,,) ) println(s) //输出:Vector(2, 4, 6, 8) val v2 = Vector(,,,) var v3 = v2.reduce((sum,n) => sum + n) println(v3) //输出:1111 val vv = Vector(,,,) vv.foreach( n => sum += n) println(sum) //输出:2222…

一.Map简述 1.1.简述 public interface Map<K,V> 类型参数: K - 此映射所维护的键的类型 key V - 映射值的类型 value 该集合提供键--值的映射.key不能重复,一对对的存储方式 将键映射到值的对象.一个映射不能包含重复的键:每个键最多只能映射到一个值. 1.2.方法 嵌套类摘要 static interface Map.Entry<K,V> 映射项(键-值对). 方法摘要 void clear() 从此映射中移除所有映射关系(可选操…

森林森 一份耕耘,一份收获 博客园 首页 新随笔 联系 管理 订阅 随笔- 397  文章- 0  评论- 78  JAVA基础学习day16--集合三-Map.HashMap,TreeMap与常用API   一.Map简述 1.1.简述 public interface Map<K,V> 类型参数: K - 此映射所维护的键的类型 key V - 映射值的类型 value 该集合提供键--值的映射.key不能重复,一对对的存储方式 将键映射到值的对象.一个映射不能包含重复的键:每个键最多只能…

原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/mapred_tutorial.html 目的 先决条件 概述 输入与输出 例子:WordCount v1.0 源代码 用法 解释 Map/Reduce - 用户界面 核心功能描述 Mapper Reducer Partitioner Reporter OutputCollector 作业配置 任务的执行和环境 作业的提交与监控 作业的控制 作业的输入 InputSplit RecordReader 作业的…

分布式强化学习基础概念(Distributional RL) from: https://mtomassoli.github.io/2017/12/08/distributional_rl/ 1. Q-learning 在 Q-learning 中,我们想要优化如下的 loss: Distributional RL 的主要思想是:to work directly with the full distribution of the return rather than with its expec…

一. 业务背景 构建具备高可用,高扩展性,高性能,能承载高并发,大流量的分布式电子商务平台,支持用户,订单,采购,物流,配送,财务等多个项目的协作,便于后续运营报表,分析,便于运维及监控. 二. 基础服务架构说明 参考“大型电子商务架构说明”.doc (或http://my.oschina.net/chejiangyi/blog/521950) 三. 基础服务架构横向演进架构图 四. 基础服务横向演进架构概述 1. 分布式任务调度平台演进    (开源地址:http://git.oschina.…