MapReduce 综述.pdf
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MapReduce并计算技术发展综述.doc
MapReduce并行计算技术发展综述
摘要:经过几年的发展,并行编程模型MapReduce产生了若干个改进框架,它们都是针对传统MapReduce的不足进行的修正或重写.本文阐述和分析了这些研究成果,包括:以HaLoop为代表的迭代计算框架、以Twitter为代表的实时计算框架、以ApacheHama为代表的图计算框架以及以ApacheYARN为代表的框架管理平台.这些专用系统在大数据领域发挥着越来越重要的作用.
MapReduce[1]是Google公司于2004年提出的能并发处理海量数据的并行编程模型,其特点是简单易学、适用广泛,能够降低并行编程难度,让程序员从繁杂的并行编程工作中解
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MapReduce精讲.pdf
大数据课程之
大数据课程之MapReduce(1)
MapReduce(1)
——培训讲师：吴超
课程安排
MapReduce原理***
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数据类型与格式***
Writable接口与序列化机制***
加深拓
MapReduce的执行过程源码分析
什么是MapReduce
你想数出一摞牌中有多少张黑
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MapReduce介紹.ppt
自由軟體實驗室 * Map Reduce 介紹 王耀聰 陳威宇 楊順發 jazz@.tw waue@.tw shunfa@.tw 國家高速網路與計算中心(NCHC) * Map Reduce 起源 演算法（Algorithms）： Divide and Conquer 分而治之 在程式設計的軟體架構內，適合使用在大規模數據的運算中 * Divide and Conquer 範例四： 眼前有五階樓梯，每次可踏上一階或踏上兩階，那麼爬完五階共有幾種踏法？ Ex : (1,1,1,1,1) or (1,2,1,1) 範例一：十分逼近法 範例二：方格法求面積 範例三：鋪滿 L 形磁磚 Ma
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MapReduce例子.doc
硕 士 研 究 生 实 践 报 告
题 目 IBM期末大作业
作者姓名 贾志远
作者学号
指导教师 大江老师
学科专业 软件工程
所在学院 软件学院
提交日期 二○一五年十一月
一 题目要求
我们的项目背景是，可穿戴设备的实时数据分析。1.txt记录的是某一个用户的心跳周期数据，每一个数值表示一次心跳的周期，单位是秒。
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MapReduce编程目标12 掌握Mapreduce编程技巧目录 Hello WorldAPI介绍和编程详解 案例与高级编程123MapReduce剖析图Hello WorldWordCount v2.0? Hadoop原生实现“单词统计”实现类org.apache.hadoop.examples.WordCount? 执行命令hadoop jar hadoop-examples-1.1.2.jarwordcount in out? 构造数据文件 file1：Hello World Bye World文件 file2：Hello Hadoop Goodbye HadoopWordCount
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MapReduce 学习日志之我的MapReduce程序学习 将一批电话通信清单，记录了用户A拨打用户B的记录，需要做一个倒排索引，记录拨打给用户B的所有用户A。如原有的txt 为：首先，我们应该把源文件传到Hdfs上，然后将原始数据进行分割，将被叫作为KEY，主叫作为Value,将拨打相同被叫的主叫号码汇总起来输出到HDFS。程序如下：package com.xxs;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;
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MapReduce的模式、算法和用例2013年06月29日 ?技术前沿?共 8809字 ?暂无评论在这篇文章里总结了几种网上或者论文中常见的MapReduce模式和算法，并系统化的解释了这些技术的 不同之处。所有描述性的文字和代码都使用了 标准hadoop的MapReduce模型，包括Mappers, Reduces, Combiners, Partitioners,和 sorting。如下图所示。基本MapReduce模式计数与求和问题陈述:有许多文档，每个文档都有一些字段组成。需要计算出每个字段在所有文档中的出现次数或者这些字段的其他什么统计值。例如，给定一个log文件，其中的每条记录都包
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项目8 MapReduce实例.pptx
项目八 MapReduce实例8.1实训一 实现Map/Reduce的C语言实例8.1.1实训内容 Map/Reduce操作代表了一大类的数据处理操作方式，为了让大家对Map/Reduce的工作过程有一个直观的了解，下面的程序采用C语言实现了一个简单经典的Map/Reduce计算，计算从控制台输入的字符串中单词的计数。本实训使用C语言编写程序，完成my_map()和my_reduce()函数的编写，实现了对字符串的Map和Reduce操作。8.1.2实训目的1、了解Map/Reduce的工作流程；2、掌握Map/Reduce的单节点编程和运行。8.1.3实训步骤步骤1：编写代码。如下所示：[r
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MapReduce的Shuffle过程介绍Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段：Map是映射，负责数据的过滤分发；Reduce是规约，负责数据的计算归并。Reduce的数据来源于Map，Map的输出即是Reduce的输入，Reduce需要通过Shuffle来获取数据。从Map输出到Reduce输入的整个过程可以广义地
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MapReduce框架的并行化与加速.docx
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MapReduce框架的并行化与加速
TOC\o1-3\h\z\u
第一部分MapReduce框架并行化原理 2
第二部分Map任务并行处理机制 4
第三部分Reduce任务并行聚合优化 6
第四部分内存优化提升并行性能 9
第五部分数据分区和复制策略影响 12
第六部分计算任务负载均衡分析 14
第七部分集群资源动态分配调度 17
第八部分异构计算环境并行加速 20
第一部分MapReduce框架并行化原理
MapReduce框架并行化原理
简介
MapReduce是一个分布式计算框架，用于在海量数据集上进行并行处理。它的核心思想是分而治之，将大型数据任务分解
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mapreduce中reducers个数设置.pdf
mmaapprreedduuccee中中rreedduucceerrss个个数数设设置置
分类： hadoop 2013-12-11 11:00 182人阅读 评 (2) 收藏 举报
mapreduce
MapReduce框架将文件分为多个splits，并为每个splits创建一个Mapper，所以Mappers的个数直接由
splits的数 目决定。而Reducers的数 目可以通过job.setNumReduceTasks()函数设置，默认情况只有一个Reducer。
在真正的集群环境下，如果默认，那么所有的中间数据会发送给唯一的Reducer，导
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mapreduce代码示例(借鉴).pdf
mmaapprreedduuccee代代码码示示例例 ((借借鉴鉴))
分类： hadoop_java 2013-12-09 1 :37 279人阅读 评论 (2) 收藏 举报
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Hadoop集群 （第9期）_MapReduce初级案例
11、、数数据据去去重重
数数据据去去重重主要是为了掌握和利用并并行行化化思思想想来对数据进行有有意意义义的筛筛选选 。统统计计大大数数据据集集上上的的数数据据种种类类个个
数数、从从网网站站 日日志志中中计计算算访访问问地地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。下面就进入这个实例的MapReduce程
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控制任务中mapreduce个数.pdf
一、控制hive任务中的map数:
1.通常情况业会通过input的产生一个或者多个map任务。
主要的决定因素有：input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目
前为128M,可在hive中通过setdfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；
2.举例：
a)假设input下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个
块（6个128m的块和1个12m的块），从而产生7个map数
b)假设input下有3个文件a,b,c,大小分别为10m，20m，130m，那么hadoop会
分隔成4个块（10m,20m,128m,2m
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MapReduce研究现状(18页).ppt
暨南大学并行计算实验室MapReduce研究现状 专 业：计算机软件与理论 姓 名：周敏 丁光华 指导教师：周继鹏 教授 摘要 MapReduce研究 调试、监控等 优化、扩展等 常用API Hadoop改造 数据挖掘项目Redpoll Canopy, k-means Naive bayes, SVM 调试 标准输出,标准出错 Web显示(50030, 50060, 50070) NameNode,JobTracker, DataNode, TaskTracker日志 本地重现: Local Runner DistributedCache中放入调试代码 Profilin
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Hadoop下MapReduce编程.pptx
Hadoop下MapReduce编程;内容;Map过程;Reduce过程;MapReduce的Reduce过程;Components;MapReduce的数据流程;MapReduce的执行过程;Input Files;InputFormat;预定义的文件输入格式;各种InputFormat;InputSplits;RecordReader;Mapper;PartitionShuffle;Sort;Reduce;OutputFormat;Output Format;RecordWriter;Combiner;Combiner;容错;Chaining Jobs;程序的调试;任务的控制;Thank