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mapreduce排序算法
简述Hadoop的
MapReduce
与Googl的MapReducc 之间的关系
答:
第一阶段是准备阶段,包括1、2,主角是
MapReduce
库,完成拆分作业和拷贝用户程序等任务;第二阶段是运行阶段,包括3、4、5、6,主角是用户定义的map和reduce函数,每个小作业都独立运行着;第三阶段是扫尾阶段,这时作业已经完成,作业结果被放在输出文件里,就看用户想怎么处理这些输出了。 5. 词频是怎么统计出来的 结合第...
如何用
mapreduce
解决实际问题
答:
val lengthCounts = lines.map(line => (line.length, 1)).reduceByKey(_ + _) Spark的RDD API有个reduce方法,但是它会将所有key-value键值对reduce为单个value。这并不是Hadoop
MapReduce
的行为,Spark中与之对应的是ReduceByKey。 另外,Reducer的Reduce方法接收多值流,并产生0,1或多个结果。而reduceByKey,...
如何实现
mapreduce
计算框架以有效实现迭代
答:
val lengthCounts = lines.map(line => (line.length, 1)).reduceByKey(_ + _) Spark的RDD API有个reduce方法,但是它会将所有key-value键值对reduce为单个value。这并不是Hadoop
MapReduce
的行为,Spark中与之对应的是ReduceByKey。 另外,Reducer的Reduce方法接收多值流,并产生0,1或多个结果。而reduceByKey,...
Hadoop读写文件时内部工作机制是怎样的
答:
map
结果划分partition
排序
sort 分割spill 合并同一划分 合并同一划分 合并结果排序
reduce
处理 输出
Map
端: 写入缓冲区:Map函数的输出,是由collector处理的,它并不是简单的将结果写到磁盘。它利用缓冲的方式写到内存,并处于效率的考虑进行预排序。每个map都有一个环形的内存缓冲区,用于任务输出,默认缓冲区大小为100MB(...
Hadoop 请教学习顺序
答:
掌握各种输入输出 格式的区别及应用场景,学会自定义输入输出格式,其次学习
MapReduce算法
,比如In-Map-Combing,相对频度计算,Pairs算法,Strips算法等。掌握好
mapreduce
编程。在这其中,需要好好阅读HADOOP_HOME/src/目录下的Hadoop源码,这个就是开源最大的好处。说的比较乱,但是就凑合着借鉴下吧 ...
Hadoop,
MapReduce
,YARN和Spark的区别与联系
答:
对应Hadoop版本为Hadoop 0.23.x和2.x。(3)
MapReduce
1.0或者MRv1(MapReduceversion 1)第一代MapReduce计算框架,它由两部分组成:编程模型(programming model)和运行时环境(runtime environment)。它的基本编程模型是将问题抽象成Map和Reduce两个阶段,其中Map阶段将输入数据解析成key/value,...
如何优化
mapreduce
job的运行效率
答:
MapReduce
程序的优化主要集中在两个方面:一个是运算性能方面的优化;另一个是IO操作方面的优化。具体体现在以下的几个环节之上:1. 任务调度 a. 尽量选择空闲节点进行计算 b. 尽量把任务分配给InputSplit所在机器 2. 数据预处理与InputSplit的大小 尽量处理少量的大数据;而不是大量的小数据。因此可以在...
大数据
排序
或取重或去重相关问题
答:
这样,我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数,然后按出现次数做快速/堆/归并
排序
就可以了。 方案3: 与方案1类似,但在做完hash,分成多个文件后,可以交给多个文件来处理,采用分布式的架构来处理(比如
MapReduce
),最后再进行合并。 3. 有一个1G大小的一个文件,里面每一行是一个词,词的大小...
如何架构大数据系统 hadoop
答:
本文稍后将主要介绍Hadoop上基于
MapReduce
的一个多维数据分析平台。 数据分析的
算法
复杂度 根据不同的业务需求,数据分析的算法也差异巨大,而数据分析的算法复杂度和架构是紧密关联的。举个例子,Redis是一个性能非常高的内存Key-Value NoSQL,它支持List和Set、SortedSet等简单集合,如果你的数据分析需求简单地通过
排序
,...
十五道海量数据处理面试题
答:
与方案 类似 但在做完hash 分成多个文件后 可以交给多个文件来处理 采用分布式的架构来处理(比如
MapReduce
) 最后再进行合并 有一个 G 大小的一个文件 里面每一行是一个词 词的大小不超过 字节 内存限制大小是 M 返回频数最高的 个词 方案 顺序读文件中 对于每个词x 取 然后按照该值存到 个小文件(记为)...
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