摘要: MR是啥:编程模型,用户只需编写Map,Reduce两个函数,系统完成分布式计算 MR系统是啥:在大量普通计算机上实现并行化计算,系统只关心如何分割数据.大规模集群的调度.集群容错.集群通信 MR在Google的并行处理能力:上千台机器上,处理TB级数据 介绍: 问题:海量数据.数据分发.并行计算.容错,开发.维护复杂,且不可复用 核心:技术问题--->制约业务开发 解决:封装分布式处理的所有细节,提供统一的计算模型(MapReduce) 为什么是MapReduce:来源Lisp,函数式

问题: mapreduce中文乱码 原因: 再用Hadoop处理数据的时候,发现输出的时候,总是会出现乱码,这是因为Hadoop在设计编码的时候,是写死的.默认是UTF-8,所以当你处理的文件编码格式不是为UTF-8的时候,比如为GBK格式,那么就会输出的时候就会出现乱码. 问题解决: 解决问题非常简单,就是转码,确定数据都是以UTF-8的编码格式在运行. 在map端从文件中读取一行数据的时候,把他转为UTF-8格式.例如: 我的文件是GBK格式的则: // 把数据以GBK的格式读过来 Stri

MapReduce:超大机群上的简单数据处理   摘要 MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现.用户指定一个map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间value.下面将列举许多可以用这个模型来表示的现实世界的工作. 以这种方式写的程序能自动的在大规模的普通机器上实现并行化.这个运行时系统关心这些细节:分割输入数据,在机群上的调度,机器的错误处理,管理机器之间必要的通信.这

本篇博客为著名的 RAFT 一致性算法论文的中文翻译,论文名为<In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)>(寻找一种易于理解的一致性算法). Raft 是一种用来管理日志复制的一致性算法.它和 Paxos 的性能和功能是一样的,但是它和 Paxos 的结构不一样:这使得 Raft 更容易理解并且更易于建立实际的系统.为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,例如领导选取(leader

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters(MapReduce: 简化大型集群下的数据处理) 作者:Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat Abstract(摘要) MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users s

基于DPDK的高效数据包捕获技术分析与应用 本文应用场景 网络安全领域的数据包捕获技术,对系统有高性能需求,要在短时间内成功收集.分析.处理大量数据,实时捕获效率低下. 旧有传统数据包处理机制 BPF,伯克利封包处理器,是 Unix Linux 上的链路层的一种原始接口,许多功能以此为基础. libpcap,linux 下的 C 语言网络数据包捕获函数库,大多数网络包分析软件以此为基础. pf-ring 是 Luca Deri 发明的一种 API 函数库. 有所缺陷: 在 Linux 内核中完成

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A Practical Approach to Balancing Correctness, Latency, and Cost in MassiveScale, Unbounded, OutofOrder Data Processing 这篇论文的副标题很长,说明几点: 1. 这篇文章的主要工作是,Balancing Correctness, Latency, and Cost,故它仍然不能突破CAP定理,仍然是在做tradeoff 2. Unbounded, OutofOrder,针对的对象

什么是MapReduce Hadoop中的MapReduce是一个简单的软件框架,基于它写出的应用程序可以运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错式并行处理TB级数据 MapReduce的起源 源于谷歌在2004年发表的一篇MapReduce的论文,而Hadoop Reduce实际上就是谷歌MapReduce的克隆版本 MapReduce具有的特点 众所周知MapReduce是一种很受欢迎的软件框架,尤其是我们国家发展到现在互联网的浪潮愈演愈烈,那么它都有什么特点呢? 1.易于编

使用latex撰写博士,硕士学位论文(浙大博士经验分享) 浙大博士:  个人感觉,还是要用latex来写.因为之前发过几篇word排版的中文论文,在参考文献的引用.文字格式调整上,实在是难受.如果坚持用word,请一定用endnote结合word来管理参考文献,否则100多个参考文献的调整一定会浪费你很多时间的. latex不难,就几个简单功能,稍微适应一下就好. 言归正传,我们开始: 1. 模板请采用http://zjuthesistex.googlecode.com/files/rookie

批处理引擎MapReduce编程模型 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. MapReduce是一个经典的分布式批处理计算引擎,被广泛应用于搜索引擎索引构建,大规模数据处理等场景中,具有易于编程,良好的扩展性与容错性以及高吞吐率等特点.它主要由两部分组成:编程模型和运行时环境.其中编程模型为用户提供了非常易用的编程接口,用户只需像编写串行程序一样实现几个简单的函数即可实现一个分布式程序,而其他比较复杂的工作,如节点间的通信,节点失效,数据切分等,全部由MapReduc

最近终于抽出时间开始学习MIT 6.824,本文为我看MapReduce论文和做lab后的总结. [MapReduce英文论文] lab要用到go语言,这也是我第一次接触.可以参考go语言圣经学习基本语法. [Go语言圣经] MapReduce 简介 MapReduce描述了一种编程模型,由处理数据的map函数生成中间键值对(Key/Value),再由Reduce函数处理中间键值对生成输出文件.根据用户自定义的map和reduce函数不同,可以实现不同的功能.下面我简单总结了个人觉得比较关键的部

前言: 前面章节部分所分析的可扩展架构方案,基本上都是围绕在数据库自身来进行的,这样是否会使我们在寻求扩展性之路的思维受到“禁锢”,无法更为宽广的发散开来.这一章,我们就将跳出完全依靠数据库自身来改善扩展性的问题,将数据服务扩展性的改善向数据库之外的天地延伸! 15.1 可扩展设计的数据库之外延伸 数据库主要就是为应用程序提供数据存取相应的服务,提高数据库的扩展性,也是为了更好的提供数据存取服务能力,同时包括可靠性,高效性以及易用性.所以,我们最根本的目的就是让数据层的存储服务能力得到更好的扩展

1.相关文献 大名鼎鼎的Google论文<MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters> 对应的中文翻译<MapReduce中文翻译>

前言 前面章节部分所分析的可扩展架构方案,基本上都是围绕在数据库自身来进行的,这样是否会使我们在寻求扩展性之路的思维受到“禁锢”,无法更为宽广的发散开来.这一章,我们就将跳出完全依靠数据库自身来改善扩展性的问题,将数据服务扩展性的改善向数据库之外的天地延伸! 可扩展设计的数据库之外延伸 数据库主要就是为应用程序提供数据存取相应的服务,提高数据库的扩展性,也是为了更好的提供数据存取服务能力,同时包括可靠性,高效性以及易用性.所以,我们最根本的目的就是让数据层的存储服务能力得到更好的扩展性,让我们的

第 15 章 可扩展性设计之Cache与Search的利用 前言: 前面章节部分所分析的可扩展架构方案,基本上都是围绕在数据库自身来进行的,这样是否会使我们在寻求扩展性之路的思维受到“禁锢”,无法更为宽广的发散开来.这一章,我们就将跳出完全依靠数据库自身来改善扩展性的问题,将数据服务扩展性的改善向数据库之外的天地延伸! 15.1 可扩展设计的数据库之外延伸 数据库主要就是为应用程序提供数据存取相应的服务,提高数据库的扩展性,也是为了更好的提供数据存取服务能力,同时包括可靠性,高效性以及易用性.所

为AI做注解: AI已经出第三版,大的框架没有改变,DNN也没有引入AI这本书.第四版网络版应流出,不知道最终定版如何! 强化学习的方法有大幅度更新,但从策略系统更新范畴看来,没有什么实质的改变,只是规模的变更. 在一个算法工程师 和一个硬件工程师之间,把 不鲁棒 与不稳定 两个 形容词 联系起来,这就是转换思维的必要性.科普的本质是 用一种语法 来解释另一种语法,并保持语义不变. 一.基本原理 和方法论 贝叶斯理论-反向链(理论极限) 因果关系-前向图.前向链(................

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006年的OSDI有两篇google的论文,分别是BigTable和Chubby.Chubby是一个分布式锁服务,基于Paxos算法:BigTable是一个用于管理结构化数据的分布式存储系统,构建在GFS.Chubby.SSTable等google技术之上.相当多的google应用使用了BigTable,比如Google Earth和Google Analytics,因此它和GFS.MapReduce并称为谷歌技术"三宝". 与GFS和MapReduce的论文相比,我觉得BigTabl

http://www.dxy.cn/bbs/topic/27127771 语言是非英语国家论文的最大障碍.首先是时态和语态:在前言和讨论里,描述该研究的过去历史和现状时,要使用相应的时态:过去就使用过去时,现状要求现在时.在材料与方法.结果里,写自己的研究过程时,要使用过去式.在前言和讨论里引述别人的研究或话语时,要使用过去式,或者如果所引述的东西已被证实是真实的事实,要使用现在时.最后的结论要使用现在时.语态上要尽量使用被动语态,主动语态少用或不用.谈到SCI论文,很多人似乎觉得这种文章很高深

LIRE的使用:创建索引 LIRE(Lucene Image REtrieval)提供一种的简单方式来创建基于图像特性的Lucene索引.利用该索引就能够构建一个基于内容的图像检索(content- based image retrieval,CBIR)系统,来搜索相似的图像.LIRE使用的特性都取自MPEG-7标准: ScalableColor.ColorLayout.EdgeHistogram. 步: 使用 DocumentBuilder 创建Document:builder.createD