#coding=utf8 import sys import itertools import json reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf8") def get_line(): """ return key, value """ for line in sys.stdin: yield line.strip().split('\t', 1) for key, lines in it…

| 导语 Redis中的数据以k-v的方式组织:为了方便管理key一般具有某些特定的模式:有些key直接是由mysql中的表行数据转化而来:如果要对Redis的key进行生命周期管理,由于Redis的key量一般非常大(通常上亿),那么需要把这些key还原成它原来的模式,进而对key的什么周期管理演变成对特定模型的key什么周期管理.    借鉴GCS redis-key-stat 分析工具,它能够很好的分析出key的所具备的模式 比如: role_list:android:oFWDEwp_[a…

管道与Aggregation: 文档结构如下: { "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 2, "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00Z") } { "_id" : 2, "item" : "jkl",…

aggregate(pipeline,options) 指定 group 的 keys, 通过操作符 $push/$addToSet/$sum 等实现简单的 reduce, 不支持函数/自定义变量 group({ key, reduce, initial [, keyf] [, cond] [, finalize] }) 支持函数(keyf) mapReduce 的阉割版本 mapReduce 终极大杀器 count(query) too young too simple distinct(fi…

Aggregate是MongoDB提供的众多工具中的比较重要的一个,类似于SQL语句中的GROUP BY.聚合工具可以让开发人员直接使用MongoDB原生的命令操作数据库中的数据,并且按照要求进行聚合. MongoDB提供了三种执行聚合的方法:Aggregation Pipleline,map-reduce功能和 Single Purpose Aggregation Operations 其中用来做聚合操作的几个函数是 aggregate(pipeline,options) 指定 group 的…

Reducer receives (key, values) pairs and aggregate values to a desired format, then write produced (key, value) pairs back into HDFS. E.g. Input: (term, [1, 1, 1, 1]) Output: (term, 4) Reducer Class Prototype: Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWrit…

什么是 redux? 三大原则? 什么是 redux Redux 是一个基于 js 的全局可预测状态容器,主要用于现代前端框架中进行全局状态管理,能够在不同组件之间进行状态共享 Redux 常与 React 配合使用,但它并非只能用于 React,由于 Vue 官方推出了自己的状态管理库 Vuex,因此 Redux 很少在 Vue 中使用 Redux 的实现借鉴了 Flux, 如单项数据流.但又有别于 Flux,如全局单例 store redux 三大原则 单一数据源 store 必须是唯一的,…

编写可扩展.分布式的数据密集型程序和基础知识 理解Hadoop和MapReduce 编写和运行一个基本的MapReduce程序   1.什么是Hadoop   Hadoop是一个开源的框架,可编写和运行分布式应用处理大规模数据.   Hadoop与众不同之处在于以下几点: 方便——Hadoop运行在由一般商用机器构成的大型集群上,或者云计算服务之上: 健壮——Hadoop致力于在一般商用硬件上运行,其架构假设硬件会频繁地出现失效: 可扩展——Hadoop通过增加集群节点,可以线性地扩展以处理更大…

1. Hadoop FS Shell Hadoop之所以可以实现分布式计算,主要的原因之一是因为其背后的分布式文件系统(HDFS).所以,对于Hadoop的文件操作需要有一套全新的shell指令来完成,而这就是Hadoop FS Shell.它主要是用于对Hadoop平台进行文件系统的管理. 有关HDFS的介绍博客请移步:Hadoop学习笔记之Hadoop基础. 有关Hadoop FS Shell的学习文档:Hadoop FS Shell学习文档. 2. Hadoop Streaming 我们知…

shuffle...相当重要,为什么咩,因为shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量.相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式,对shuffle过程进行了优化. 那么我们从RDD的iterator方法开始: 我们可以看到,它调用了cacheManager的getOrCompute方法,如果分区任务第一次执行还没有缓存,那么会调用computeOrReadCheckpoint.如果某个partition任务执行失败,可以利用DAG重新调…