作者: 卿卿的
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4年前
MapReduce：一种可用于数据处理的编程模型。Hadoop可以运行各种语言版本的MapReduce程序。接下来可能看到Java、Ruby、Python和C++语言版本的同一个程序。MapReduce程序本质上是并行运行的，因此可以将大规模的数据分析任务分发
作者: laowan
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4年前
背景 《Hadoop权威指南》这本书上关于MapReduce的工作机制进行了详细的介绍，job运行过程每一步的讲解比较清晰，在此进行整理和汇总。我的个人博客 http://www.wangjialong.cc MapReduce1 简介 MapReduce1
作者: 王知无
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3年前
Hadoop解决大规模数据分布式计算的方案是MapReduce。MapReduce既是一个编程模型，又是一个计算框架。也就是说，开发人员必须基于MapReduce编程模型进行编程开发，然后将程序通过MapReduce计算框架分发到Hadoop集群中运行。我们
作者: 哈沙给
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5年前
一、每次输出文件存在很烦人 // 判断output文件夹是否存在，如果存在则删除 Path path = new Path(otherArgs[1]);// 取第1个表示输出目录参数（第0个参数是输入目录） FileSystem fileSystem = pa
作者: 技术小哥哥
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4年前
我们已经知道了Hadoop的三大核心模块：HDFS、MapReduce、Yarn。 MapReduce是什么？ MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算，其主要思想就是Map(映射)和Reduce(化简)。 MapReduce的创意
作者: 技术小牛人
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4年前
Shuffle产生的意义是什么？ Shuffle过程的期望可以有： 完整地从map task端拉取数据到reduce 端。 在跨节点拉取数据时，尽可能地减少对带宽的不必要消耗。 减少磁盘IO对task执行的影响。 每个map task都有一个内存缓冲区，存储着
作者: 华章计算机
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5年前
本节书摘来自华章出版社《Flume日志收集与MapReduce模式》一书中的第3章，第3.2节，作者 ［美］ 史蒂夫·霍夫曼（Steve Hoffman）斯里纳特·佩雷拉（Srinath Perera），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看
作者: wsc449
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4年前
应用场景 当数据量大到一定程度，传统的技术无法进行解决的时候，那么需要采用分布式计算引擎MapReduce来尝试解决了！ 操作步骤 1. 架构图 Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，组织架构如下图所示： 正如上图所示：Hadoop包
作者: 隐林
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5年前
 大数据计算服务
作者: 小六码奴
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3年前
当我使用时将数据帧写入S3 df.write .format("parquet") .mode("overwrite") .partitionBy("year", "month", "day", "hour", "gen", "clie
作者: 薯条酱
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5年前
#基础语言百问-Python# 软件界最近非常流行一句话“人生苦短，快用Python”，这就展示出了Python的特点，那就是快，当然这个快并不是指的Python运行快，毕竟是脚本语言，再怎样也快不过C语言和C++这样的底层语言，这里的快指的是使用Pytho
