MapReduce Join对两份数据data1和data2进行关键词连接是一个很通用的问题，如果数据量比较小，可以在内存中完成连接。如果数据量比较大，在内存进行连接操会发生OOM。mapreduce join可以用来解决大数据的连接。 1 思路 1.1 reduce join在map阶段, 把关键字作为key输出，并在value中标记出数据是来自data1还是data2。因为
在MapReduce整个过程可以概括为以下过程：input --> map --> shuffle --> reduce -->输出输入文件会被切分成多个块，每一块都有一个map taskmap阶段的输出结果会先写到内存缓冲区，然后由缓冲区写到磁盘上。默认的缓冲区大小是100M，溢出的百分比是0.8，也就是说当缓冲区中达到80M的时候就会往磁盘上写。如果map计算完成后的中
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2023-06-05 23:21:06
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MAP/REDUCE的工作逻辑是这样的：将一个大任务分解成多个小任务，以提供在多个互不相关的节点上执行它的可能。而每个小任务当然必须返回一定的结果以方便后续处理，这个就是中间结果。其中用来得到中间结果的函数就是MAP函数，而用来进行后续处理的函数就是REDUCE函数。MAP函数的功能从总体上说是将输入映射到中间结果。而REDUCE函数的功能则是将中间结果映射到最终的结果。其中因为中间结果是在分
很早之前就用过Hadoop，但对MapReduce中的具体数据流向过程一直不甚明了，用Python Streamming的方式写了几个MapReduce，对这个过程有了一定的认识。 首先我们知道，MapReduce的输入数据以Block的形式存储在HDFS上，默认是以64MB的大小存放在DataNode上，之所以取这个这么大的值而非磁盘块大小是因为通过这种方式减少磁盘寻道时间所占比例。
文章目录1. InputFormat阶段流程2. InputFormat与其子类关系图3. TextInputFormat(默认)3.1 切片机制3.2 读取机制3.3 如何设置？4. CombineFileInputFormat4.1 切片机制4.2 读取机制4.3 如何设置？ 1. InputFormat阶段流程InputFormat阶段是MapReduce的一个阶段。2. InputFor
1、MapReduce工作流程（输入、输出、中间结果处理(合并、归并、排序)、Reduce输出、数据如何传递） 核心：分而治之描述:把一个大的数据集拆分成多个小数据集在多台机器上并行处理。即一个大的MapRednce作业，先会被拆分成许多个Map任务在多台机器上并行执行，每个Map任务运行在数据存储的节点上。使得计算和数据可以放在一起运行，不需要额外的数据传输开销。当Map任务结束后，会
消息队列消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构rabbitmq
简单模式
生产者：
链接rabbitmq创建队列向指定的队列中插入数据交换机模式
发布订阅模式关键字模式模糊匹配模式kombuKombu可以用于实现分布式系统中的消息传递和任务队列。它提供了一个抽象层，使得开
Mapreduce程序在reduce阶段执行后，默认会把结果输出到hdfs文件系统上(使用context.wa
原创
2022-06-15 17:16:37
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# MapReduce 结果保存到 MySQL
## 引言
在大数据分析中，MapReduce 是一种常见的数据处理模型，可以有效地处理大量的数据，并将其分布式地计算和处理。然而，MapReduce 的结果通常存储在分布式文件系统中，如 Hadoop 的 HDFS。有时候，我们可能需要将计算结果存储在关系型数据库中，以便进行更方便的查询和分析。本文将介绍如何将 MapReduce 的结果保存到
原创
2023-09-11 10:57:04
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一个输入分片（split）就是一个由单个map操作来处理的输入块。每一个map操作只处理一个输入分片。每个分片被划分为若干个记录，每条记录就是一个键-值对，map一个接一个地处理记录。输入分片和记录都是逻辑概念，不必将它们对应到文件，尽管其常见形式都是文件。在数据库场景中，一个输入分片可以对应于一个表上的若干行，而一条记录对应到一行（如同DBInputFormat，这种输入格式用于从关系型数据库读
前面的案例中我们介绍了统计出每个用户的上行流量，下行流量及总流量，现在我们想要将输出的结果按照总流量倒序排序。实现思路 MR程序在处理数据的过程中会对数据排序(map输出的kv对传输到reduce之前会排序)，排序的依据是map输出的key。所以我们如果要实现自己需要的排序规则，则可以考虑将排序因素放到key中，让key实现接口:WritableComparable,然后重写key的comp
原创
2022-07-07 15:06:20
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第1章MapReduce概述1.1 MapReduce定义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。1.2 MapReduce优缺点1.2.1 优点MapReduce易于编程它简单的实现一些接口，就可以完
研究MapReduce已经有一段时间了。起初是从分析WordCount程序开始，后来开始阅读Hadoop源码，自认为已经看清MapReduce的运行流程。现在把自己的理解贴出来，与大家分享，欢迎纠错。还是以最经典的WordCount程序作为基础，来分析map阶段、reduce阶段和最复杂的shuffle阶段。 文本1：hello world &
# 使用 Spark 和 MongoDB 存储中间结果的实现
在现代数据处理的场景中，Spark 常被用于处理大量数据，而 MongoDB 则是一个灵活的 NoSQL 数据库。在本文中，我们将介绍如何将 Spark 处理的中间结果存储到 MongoDB 中。
## 流程概述
在实现将 Spark 数据写入 MongoDB 的过程中，我们将经历几个步骤。下面的表格展示了整个流程：
| 步骤
1. Kafka比对其它MQ中间件kafka对比其他MQ的优点可扩展Kafka集群可以透明的扩展，增加新的服务器进集群。高性能Kafka性能远超过传统的ActiveMQ、RabbitMQ等，Kafka支持Batch操作。容错性Kafka每个Partition数据会复制到几台服务器，当某个Broker失效时，Zookeeper将通知生产者和消费者从而使用其他的Broker。kafka对比其他MQ的缺
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2023-11-25 13:19:50
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1、 当我们编写好MapReduce程序，点击Run on Hadoop的时候，Eclipse控制台输出如下内容： 这个信息告诉我们没有找到log4j.properties文件。如果没有这个文件，程序运行出错的时候，就没有打印日志，因此我们会很难调试。 解决方法：复制$HADOOP_HOME/etc/hadoop/目录下的log4j.properties文件到MapReduce项目
Hadoop理论-MapReduce一、MapReduce概述1.简述MapReduce是分布式运算程序的编程框架,其核心功能是将用户编写的业务逻辑和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运算在一个Hadoop集群上.2.MapReduce核心思想解析:全程序分为两个阶段,Map阶段和Reduce阶段,Map阶段MapTask是并发的,并行运行,不相干预,Reduce阶段ReduceTa
InputFormat数据输入切片与MapTask并行度决定机制MaskTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响整个job的处理速度。在这里并不是MapTask越多越好，也不是越少越好。首先说一下MapTak并行决定机制：一个Job的Map阶段并行度由客户端提交Job时的切片数决定的每一个Split切片分配一个MapTask并行实例处理默认情况下，切片大小=BlockSize切片时
# 实现"Pytorch中间结果占用显存"教程
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何在PyTorch中实现中间结果占用显存的方法。这对于深度学习模型的训练和优化过程非常重要，能够有效地管理内存资源，提高模型的性能和效率。
## 教程流程
为了更好地理解整个过程，我将用表格展示具体的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 步骤一 | 加
目录一. 什么是卷积二. 什么是padding(填充)三. stride(步长)四. 三维卷积五. 卷积层的各种参数七. 简单卷积网络八. 卷积的优点一. 什么是卷积对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络
