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从分治算法到 MapReduce

从分治算法说起 要说 MapReduce 就不得不说分治算法,而分治算法其实说白了,就是四个字 分而治之 。其实就是将一个复杂的问题分解成多组相同或类似的子问题,对这些子问题再分,然后再分。直到最后的子问题可以简单得求解。 要具体介绍分治算法,那就不得不说一

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E-MapReduce HDFS文件快速CRC校验工具介绍

背景 在大数据应用场景下经常有数据文件的迁移工作,如果保障迁移之后数据的完整性是一个很常见的问题。对本地文件系统的数据而言,我们一般用md5工具(在Linux下可用md5sum命令)。 而对云存储上的文件来说,md5不一定满足需求。比如阿里云OSS文件并没有

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MapReduce将小文件合并成大文件,并设置每个切片的大小的案例

测试代码: package cn.toto.bigdata.combinefile; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.ap

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MapReduce中使用SequenceFile的方式上传文件到集群中

HDFS上不适合存储小文件,因为如果有很多的小文件,上传到HDFS集群,每个文件都会对应一个block块,一个block块的大小默认是128M,对于很多的小文件来说占用了非常多的block数量,就会影响到内存的消耗, MapReduce处理这些文件的话也是需要

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hadoop mapreduce开发实践之本地文件分发by streaming

场景:程序运行所需要的文件、脚本程序或者配置文件不在hadoop集群上,则首先要将这些文件分发到hadoop集群上才可以进行计算; hadoop提供了自动分发文件也压缩包的功能,只需要在启动hadoop streaming作业的时候增加响应的配置参数(-fil

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MapReduce工作原理

一切都是从最上方的user program开始的,user program链接了MapReduce库,实现了最基本的Map函数和Reduce函数。 MapReduce库先把user program的输入文件划分为M份(M为用户定义),每一份通常有16MB到6

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About MapReduce

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

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使用E-MapReduce服务处理阿里云文件存储(NAS)的数据

简介 文件存储是阿里云今年新推出的存储服务,因为它提供标准的文件访问协议,用户无需对现有应用做任何修改,即可使用具备无限容量及性能扩展、单一命名空间、多共享、高可靠和高可用等特性的分布式文件系统。E-MapReduce服务是阿里云上的开源大数据解决方案,可以

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ODPS mapreduce Main方法中如何能读取到资源文件?

mapreduce Main方法中如何能读取到资源文件? 用job.getConfResourceAsInputStream(file); 报这个异常Configuration - x1.xml not found 现在需要在进入Mapper之前就能把资源

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E-mapreduce中用spark streaming 读取Loghub的问题

大家好。我在测试使用E-mapreduce中的spark streaming来采集Loghub的数据时,遇到点问题。 我用Loghub监控一个文本文件,采用的是极简模式。该文本文件,每隔三秒生成一个1到10的随机数,如下图所示。 ![_](https://

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为什么MongoDB中的mapReduce中reduce文件只作用在一个文档上?

刚接触MongoDB,看到mapReduce这里不是很清楚,自己编了一段代码,想做个计数,然后发觉map方法出来的value如果只有一个元素的时候,好像不参与到reduce函数的计算中。 如: ``` var map=function(){ e

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hadoop伪分布式上跑mapreduce任务报错:Job status not available

用Eclipse的hadoop插件向集群提交代码时报错:Exception in thread "main" java.io.IOException: Job status not available 错误信息如下 ![__20180720160836]

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使用LoadIncrementalHFiles加载hfile后,数据查不出来

需求:将一个集群中phoenix表的数据搬到另一个集群中 方法:使用hbase自带的Import和Export命令,先从A集群导出文件,然后将此文件移至B集群hdfs上,在B集群上建表(同样的与预分区),再将此文件转换成hfile,最后使用org.apach

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S3中的压缩数据需要用于EMR或Redshift上的机器学习

我在S3存储中有压缩格式的巨大CSV文件。我只需要数据中的一部分列用于机器学习目的。如何在不传输整个文件的情况下将这些列提取到EMR然后再提取到Redshift? 我的想法是将所有文件处理成EMR,然后提取子集并将所需的列推送到Redshift。但这需要

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Spark从本地文件流式传输到hdfs。textFileStream

我正在尝试将本地目录内容流式传输到HDFS。脚本将修改此本地目录,并且每5秒添加一次内容。我的spark程序将流式传输本地目录内容并将其保存到HDFS。但是,当我开始流式传输时,没有任何事情发生。我检查了日志,但我没有得到提示。 让我解释一下这个场景。s

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mongodb的多表关联哪种处理方式最优

需求是这样的,一个游戏后台系统,需要对每天产生的日志文件进行分析。游戏日志有用户注册、用户登录等。 使用mapreduce将用户注册信息统计到一个集合user_register,将用户登录信息去重后放到另一个集合user_login,现在需要根据用户名关联这

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