MapReduce原理 背景 因为如果要对海量数据进行计算,计算机的内存可能会不够. 因此可以把海量数据切割成小块多次计算. 而分布式系统可以把小块分给多态机器并行计算. MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. 适合场景:任务可以被分解成相互独立的子问题. MapReduce是运行在yarn上的 MR由两个阶段组成: Map :负责把数据切割成小块各自计算. Reduce:把各个Map的中间结果汇总. 用户只要

输入参数的最后一个参数可以是一个列表变量,通过@{列表名称}或者${列表名称}的方式实现传入多个值的场景: 或者

MySQL中Count函数的参数该传入什么样的值? 查询用户表中总记录 用户表中信息如下: 1.SELECT COUNT(*) FROM USER 结果为:3条 2.  SELECT COUNT(username) FROM USER 结果为:3条 3.  SELECT COUNT(sex) FROM USER 结果为:3条 4.  SELECT COUNT(birthday) FROM USER 结果为:0条 5.  SELECT COUNT(adress) FROM USER 结果为:2条

在使用 andt design 的时候遇到个需求,需要清除 Select 组件选中后的值,让它变成什么都没选中,显示 placeholder 刚开始以为设置为 null 即可,结果发现设置为 null 并没什么卵用,只是得到什么都没匹配上的结果,选择框中为空. 后来发现将 value 值设置为 undefined 即可. 其实,在 react 中,传入 undefined 就代表什么都没传入,这时组件中如果有默认的 props 值则会使用默认值. 所以,上面传入 null,其实也是传入了值,所以

tf 的队列操作enqueue_many传入的值是列表,但是放入[]列表抛异常 File "C:\Users\lihongjie\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\data_flow_ops.py", line 377, in enqueue_many batch_dim = vals[0].get_shape().with_rank_at_least(1)[0]

在近期的Hadoop的学习中,在学习mapreduce时遇到问题:让求所给数据的top10,们我们指导mapreduce中是有默认的排列机制的,是按照key的升序从大到小排列的 然而top10问题的求解需要按照降序排列.在网上找了很长时间才得以解决,解决方法如下: 自定义一个比较器,这个比较器要继承WritableComparator类,代码如下: import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Writ

使用案例: import requests adder='http://127.0.0.1:6800' data = { 'project':'v1', 'version':'12379', 'setting':['ROBOTSTXT_OBEY=True','CONCURRENT_REQUESTS=32'] } resp = requests.post(adder,data=data)   问题解决思路: 版本1.2文档中: setting (string, optional) - a Scra

/// <summary> /// 功能:某张表的一个时间字段更新的时间停止了多久(和数据库现在的时间比较) /// keyname:数据库参数 ///BGDataService.Query4DataTable:数据库连接 自行替换 /// </summary> /// <returns></returns> public string restHjStatus(string keyname) { string msg = "运行"; s

上个文章中讲述了tensorflow中如何定义变量以及如何读取变量的方式,本节主要讲述关于传入值. 变量主要用于在tensorflow系统中经常会被改变的值,而对于传入值,它只是当tensorflow系统运行时预先设置的值,然后在运行期间不会被改变,有点类似函数中的不可变的输入参数. 传入值同常量之间的差别是:常量在tensorflow系统运行之前就已经确定了的值,无法对其进行任何的改变. 而传入值或称为placeholder是在系统运行前需要对其进行设置相应的值. 我们来看一个例子,这个例子只

一.MapReduce中有哪些常见算法 (1)经典之王:单词计数 这个是MapReduce的经典案例,经典的不能再经典了! (2)数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重. (3)排序:按某个Key进行升序或降序排列 (4)TopK:对源数据中所有数据进行排序,取出前K个数据,就是TopK. 通常可以借助堆(Heap)来实现TopK问题. (5)选择:关系代数基

由于nodejs本身的限制,在程序中使用js进行大批量计算效率不高.而V8引擎自身对内存大小的限制(64位系统下1.4G),同样限制了数据规模. 因此,相对于从mongodb中抽出数据进行计算,在mongodb中利用聚合函数或者其他方法完成计算,避开nodejs自身限制的方案在可靠性和扩展性上都相对较为令人满意. mongodb支持类似SQL中的聚合函数,虽然语法不通,不过基本原理类似. mongodb自带的接口中,aggregate被用来实现聚合查询: rec = db.LIBRARY.agg

我在15年处理大数据的时候还都是使用MapReduce, 随着时间的推移, 计算工具的发展, 内存越来越便宜, 计算方式也有了极大的改变. 到现在再做大数据开发的好多同学都是直接使用spark, hive等工具, 很少有再写MapReduce的了. 这里整理一下MapReduce中经常用到的二次排序的方法, 全当复习. 简介 二次排序(secondary sort)问题是指在Reduce阶段对某个键关联的值排序. 利用二次排序技术,可以对传入Reduce的值完成 升序/降序 排序. MapRed

碰到一个觉得很疑惑的问题,Mybatis的parameterType为String类型的时候,能够接收多个参数的吗? 背景 初学Mybatis的时候,看的教程和书籍上都是在说基本的数据类型如:int.String等作为parameterType只能传入单个值,要想传入多个值,可以使用List.Map或者自定义的数据类型等等,但是今日看到了一份别人的代码上,parameterType为String,但是却用来接收了俩个传入值,而且查询的结果并没有出错,很是疑惑. 实验 在网上搜了很久,都没有搜到跟

大数据实战(上) # MapReduce原理介绍 大纲: * Mapreduce介绍 * MapReduce2运行原理 * shuffle及排序    定义 * Mapreduce 最早是由google公司研究提出的一种免息nag大规模数据处理的并行计算模型和方法.是hadoop面向大数据并行处理的计算模型.框架和平台 * Mapreduce是一个计算框架,既然是做计算的框架,那么表现形式就是有个输入(input),mapreduce操作这个输入(input),通过本身定义好的计算模型,得到一个

事件起因 事情是这样的:产品上线发布,突然出现了问题.运营Gg过来反应,当场给露珠演示,运营同事的手机是iphone,bug确实是存在的.奇怪的是露珠用了其他iphone手机(借别人的,露珠的是吊死安卓机),却没有发现这个问题.仔细询问,同事说他最近刚刚升级的ios9,于是问题最初定位在操作系统上.接下来检查代码,发现运行正常,逻辑也没错.问题就卡到这里了.没办法,线上问题,fiddler替换本地脚本调试,一级一级alert,从项目文件到底层库,最后定位到了backbone.查看backbone

目录 前言 实现方法 总结 一.前言        其实这个功能之前已经实现,今天将其采用1.0版的方式进行了重构与完善,现将该内容进行总结.        其实这个功能很常见,比如google地球上当我们鼠标移动的时候能够自动获取到鼠标所在位置的高程信息就是本文所讲的一种效果.本文我们也以DEM数据为例,但是读者应当清楚任何栅格数据都可以采用此种方式获取点状目标栅格数据值.如果我们采用传统的方式很难能够对全球的SRTM数据实时获取某个点的值,采用Geotrellis分布式的方式可以很好的解决这

最新更新请访问: http://denghejun.github.io   前言 今天重新看了下关于CLR基元类型的东西,觉得还是有必要将其记录下来,毕竟这是理解CLR成功 之路上的重要一步,希望你也和我一样. 基元类型 编译器直接支持的数据类型称之为基元类型,针对那些程序员自定义的类型而言.所有基元类型 直接映射到FCL(Framework class library)中存在的类型:比如C#中int直接映射到System. Int32类型,且在编译为IL(中间语言)时,他们将会是一模一样的:

首先写一个简便的Employee,以便测试使用. class Employee { private String name; public Employee(String name) { this.name = name; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } } 第一次测试: 然后写一个函数,传入一个Emplyee对象,修改name,如果

第一部分:MapReduce工作原理 MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业.•TaskTracker:保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务.提交作业•在作业提交之前,需要对作业进行配置•程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序.•输入输出路径•其他配置,如输出压缩等.•配置完成后,通过JobClinet来提交作业的初始化•客户端提交完成后,

MapReduce Tutorial(个人指导) Purpose(目的) Prerequisites(必备条件) Overview(综述) Inputs and Outputs(输入输出) MapReduce - User Interfaces(用户接口) Payload(有效负载) Mapper Reducer Partitioner Counter Job Configuration(作业配置) Task Execution & Environment(任务执行和环境) Memory Man

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 欢迎转载 抽空用kettle配置了一个Mapreduce的Word count,发现还是很方便快捷的,废话不多说,进入正题.一.创建Mapper转换 如下图,mapper读取hdfs输入,进行word的切分,输出每个word和整数常量值 1>MapReduce Input:Mapper输入,读取HDFS上的输入文件内容以键值对存储; 2>Spit filed to rows:读取value值以分隔符 &qu