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    必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(下)

    上一文:必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(中) 系列文章: 必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(上) 必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(中) Composing Map-Reduce...A Two Stage Map-Reduce Example 举例说明两个阶段 由于map-reduce比较复杂,那么我们可以使用“管道及过滤器”(pipes-and-filters)的手段把map-reduce...Map-reduce是一种模型,一种pattern。可以用任何的编程语言去实现。然而,受其风格和气质所限,最好还是使用一门专门为map-reduce运算设计的语言去实现。...Incremental Map-Reduce 增量的map-reduce 我们刚才讨论的这些例子都使用完整的map-reduce计算流程,也就是从原始输入数据开始,直到算出最终的输出结果。...上面说的很多东西都可以用map-reduce框架来控制,所以你需要明白你所使用的那个map-reduce框架是怎么来支持增量操作的。

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    必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(上)

    本文主要内容:基本的Map-Reduce Map-Reduce 基本原理 面向聚合的数据库能够兴起很大一部分原因是由于集群的增长。...Basic Map-Reduce 基本的Map-Reduce 为了解释清楚它的基本思路,我们将会从之前举的那个老掉牙的例子开始——客户信息(customers)和订单(orders)。...这种情况正好可以用map-reduce模型来解决。map-reduce job的第一步自然是map。...这样map-reduce框架就可以高效的在每个节点上创建多个map任务(task)了,而且也可以任意的自由的把每个订单分配给某个map任务(task)。...map-reduce框架安排map tasks运行在对的节点上来处理所有的文档,安排数据(data)移动到reduce函数那里。

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    必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(中)

    本文主要内容:分区和归并 上一文:必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(上) Partitioning and Combining 分区和归并 在最简单的情况下,我们可以认为一个map-reduce...图7.5 这个reduce函数是用来计算购买某个茶叶的客户数量,不能被用做“归并” 当你拥有了可归并的reduce函数(combining reducers),map-reduce框架就不仅可以安全的并发的运行...这样的话,我们的map-reduce处理过程就更加的灵活了。有些map-reduce框架要求必须是所有的reducer们同时也是combiner。这么做是最为灵活的。...在这些框架里,如果你需要构建一个不具备归并能力的reducer,那么你就需要把整个map-reduce过程分成几个步骤来做。...下集我们主要说有关组合Map-Reduce计算(Composing Map-Reduce Calculations)的内容,敬请期待!

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    【生活现场】从打牌到map-reduce工作原理解析

    map-reduce】 (注意,如果有两幅完整的牌,那么小赵手中的黑桃A一定不少于2张,因为其他人手中已经不可能有黑桃A了,图中的数据只是演示。)...【hadoop中的map-reduce】 吕老师:过程看上去很简单,但是要实现并不简单,要考虑很多异常情况,幸好开源项目hadoop已经帮我们实现了这个模型,我们用它很简单就能实现map-reduce。...吕老师:hadoop是一个分布式计算平台,我们只要开发map-reduce的作业(job),然后提交到hadoop平台,它就会帮我们跑这个map-reduce的作业啦。...小史:也就是说业务方只需要告诉hadoop怎么进行map和怎么进行reduce,hadoop就能帮我们跑map-reduce的计算任务啦。...吕老师:hadoop有两大重大贡献,一个是刚刚讲的map-reduce,另一个是分布式文件系统hdfs,hdfs可以说是分布式存储系统的基石。

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    图解大数据 | 分布式平台Hadoop与Map-reduce详解

    关于 Hadoop的搭建与应用案例 欢迎大家关注ShowMeAI下列文章: 实操案例-Hadoop系统搭建与环境配置 实操案例-应用map-reduce进行大数据统计 2)Hadoop发展简史 Hadoop...datanode之间的映射关系 维护了 block id 到 datanode 本地文件的映射关系 5.Map-Reduce分布式数据处理 HDFS很好地解决了分布式文件存储的问题,而hadoop利用一套Map-Reduce...下面整理了大数据计算所面对的问题,以及一些解决思路(也是map-reduce的核心思想)。...我们后面的内容会以实操的方式,带大家一起看hadoop的组件与Map-Reduce应用的案例,这里大家先做一个简单了解,具体的应用实操接着看ShowMeAI后续内容哦~ 集群计算面对的问题&方案 [819d2fe0994f7f96ef55063c5a11f11c.png

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    【学习】开源大数据查询分析引擎现状

    GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。...,这些仍只能通过 编写Map-Reduce完成。...3) Shark/Spark:为了提高Map-Reduce的计算效率,Berkeley的AMPLab实验室开发了Spark,Spark可看 做基于内存的Map-Reduce实现,此外,伯克利还在Spark...Map-Reduce所具有的优点;但不同于Map-Reduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark 能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map-Reduce...Hive将查询翻译成多阶段的Map-Reduce任务,一个接着一个地运行。 每一个任务从磁盘上读取输入数据并且将中间结果输出到磁盘上。然而Presto引擎没有使用Map-Reduce

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    Go 函数式编程篇(六):引入 Map-Reduce-Filter 模式处理集合元素

    在前面两篇教程中,学院君给大家介绍函数式编程中高阶函数和递归函数等编程技术在 Go 语言中的实现,今天我们看另一个函数式编程技术 Map-Reduce 在 Go 语言中的使用。...二、引入 Map-Reduce 在函数式编程中,我们可以通过 Map-Reduce 技术让这个功能实现变得更优雅,代码复用性更好。...Map-Reduce 并不是一个整体,而是要分两步实现:Map 和 Reduce,这个示例也正好符合 Map-Reduce 模型:先将字典类型切片转化为一个字符串类型切片(Map,字面意思就是一一映射)...下面这张图非常形象地描述了 Map-Reduce 技术在函数式编程中扮演的角色和起到的作用: 三、引入 Filter 函数 有的时候,为了让 Map-Reduce 代码更加健壮(排除无效的字段值),或者只对指定范围的数据进行统计计算...,还可以在 Map-Reduce 基础上引入 Filter(过滤器),对集合元素进行过滤。

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    机器学习(二十三) —— 大数据机器学习(随机梯度下降与map reduce)

    六、Map-reduce 当数据量非常大,而且有多台电脑,或者计算机集群时,可以并行的来解决问题,运用map-reduce的思想来处理。...map-reduce,实际上是将一个庞大的数据集,根据当前情况进行分片,把不同的片分给不同的处理器处理,每片再把处理结果都传给同一个中央处理器,进行汇总计算。...例如现在有400个数据(这里为了举例说明,实际上400个数据用不到map-reduce,而4亿的数据则可以考虑用map-reduce),4台计算机,要进行线性回归的机器学习,采用批量梯度下降的方式进行优化...另外,现在的很多计算机是多核的,如果一个计算机有四核,则也可以进行map-reduce,而且这样还省去了网络延时,效果更好。 ?...另外,有的函数库,会自动的去调用计算机的多核来处理,则就不需要考虑map-reduce了。

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