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mapreduce为什么要排序
Hadoop:是
什么
,如何工作,可以用来做什么
答:
Hadoop主要是分布式计算和存储的框架,所以Hadoop工作过程主要依赖于HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式存储系统和
Mapreduce
分布式计算框架。分布式存储系统HDFS中工作主要是一个主节点namenode(master)(hadoop1.x只要一个namenode节点,2.x中可以有多个节点)和若干个从节点Datanode(数据节点)相互配合...
描述一下hadoop中,有那些地方使用了缓存机制,分别有
什么
作用_百度...
答:
描述一下 hadoop 中,有哪些地方使用到了缓存机制,作用分别是
什么
?答:缓存机制就是 DistributedCash ,就是在 job 任务执行前,将
需要
的文件拷贝到 Task 机器 上进行缓存,提高
mapreduce
的执行效率。
谁能说说mangodb 和 hbase的区别
答:
7.mongodb和hbase都支持
mapreduce
,不过mongodb的mapreduce支持不够强大,如果没有使用mongodb分片,mapreduce实际上不是并行执行的 8.mongodb支持shard分片,hbase根据row key自动负载均衡,这里shard key和row key的选取尽量用非递增的字段,尽量用分布均衡的字段,因为分片都是根据范围来选择对应的存取...
如何实现hadoop 的安全机制
答:
然后检查ACL(Access Control List)配置文件(由管理员配置),看你是否有提交作业的权限。一旦你通过验证,会获取HDFS或者
mapreduce
授予的delegation token(访问不同模块由不同的delegation token),之后的任何操作,比如访问文件,均要检查该token是否存在,且使用者跟之前注册使用该token的人是否一致。
Hadoop到底是
什么
玩意
答:
ApacheOozie: 是一个工作流引擎服务器, 用于管理和协调运行在Hadoop平台上(HDFS、Pig和
MapReduce
)的任务。ApacheCrunch: 是基于Google的FlumeJava库编写的Java库,用于创建MapReduce程序。与Hive,Pig类似,Crunch提供了用于实现如连接数据、执行聚合和
排序
记录等常见任务的模式库 ApacheWhirr: 是一套运行...
如何使用Python为Hadoop编写一个简单的
MapReduce
程序
答:
任何能够使用STDIN和STDOUT都可以用来编写
MapReduce
程序,比如我们用Python的sys.stdin和sys.stdout,或者是C中的stdin和stdout。我们还是使用Hadoop的例子WordCount来做示范如何编写MapReduce,在WordCount的例子中我们要解决计算在一批文档中每一个单词的出现频率。首先我们在Map程序中会接受到这批文档每一行的...
hadoop pig和hive有
什么
区别?
答:
经过Pig Latin的转换后变成了一道
MapReduce
的作业,通过MapReduce多个线程,进程或者独立系统并行执行处理的结果集进行分类和归纳。Map() 和 Reduce() 两个函数会并行运行,即使不是在同一的系统的同一时刻也在同时运行一套任务,当所有的处理都完成之后,结果将被
排序
,格式化,并且保存到一个文件。Pig利用...
订单超时怎么处理?我们用这种方案
答:
更高效的选择可能是结合RocketMQ的TimerWheel机制和Redis的定期删除策略。RocketMQ通过时间轮描述精确的时序,而Redis惰性删除策略虽便捷,但可能影响性能。阿里巴巴的SchedulerX则是一个更好的选择,它以
MapReduce
模型提供稳定、高效、易运维且成本低的定时任务批处理,特别适合超时需求不高的大规模批处理。对于...
技术解析Transwarp Inceptor是怎样炼成的
答:
TranswarpInceptor的SQL编译器会根据输入的SQL查询的类型来自动选择不同的解析器,如PL/SQL存储过程会自动进入PL/SQL解析器并生成一个SparkRDD的DAG从而在Spark平台上并行计算,标准SQL查询会进入SQL标准解析器生成Spark或
MapReduce
执行计划。由于HiveQL和标准的SQL有所出入,为了兼容HiveQL,Transwarp Inceptor保留了HiveQL...
中国大数据六大技术变迁记
答:
1.
MapReduce
已成颓势,YARN/Tez是否可以再创辉煌? 对于Hadoop来说,2014是欢欣鼓舞的一年——EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco等众多巨头都加大了Hadoop方面的投入。然而对于众多机构来说,这一年却并不轻松:基于MapReduce的实时性短板以及机构对更通用大数据处理平台的需求,Hadoop 2.0转型已势在必行。那么,在转型...
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