MapReduce算法形式二：去重（shuffle）

案例二:去重(shuffle/HashSet等方法)shuffle主要针对的是key去重HashSet主要针对values去重

案例六:Map独自直接输出 之前一直没有用过这个map独自输出的模式,就算是输出一些简单的我也会经过一次reduce输出,但是,发现这个map输出的结果跟我预想的有点不一样,我一直以为shuffle的过程会在map结尾,reduce开头进行,会有合并的,可是shuffle只做了分区,排序,然后就直接罗列出来了,这算是涨姿势了,之前理解的合并,归约还是有点问题的,果然毛爷爷说的实践才能出真理~~(向毛爷爷致敬,敬礼) 码就很简单,没什么可解释的,但是结果就得好好捉摸一下了,看看之后能用在哪里,回头

案例五:TOP—N 这个问题比较常见,一般都用于求前几个或者后几个的问题,shuffle有一个默认的排序是正序的,但如果需要逆序的并且暂时还不知道如何重写shuffle的排序规则的时候就用以下方法就行,java中说到排序无非就是比较器,然后结合着集合,这样基本上就能解决我的需求了,但是有个问题需要注意,就是虽说集合是不定长的,但是呢,面对大数据而言,就可能会出现内存溢出的问题,所以最好不要讲所有数据都加入集合中在取出前N个,直接排序,加一个排一个,满足N个就把最后一个踢掉,这样会好点. 还有一个

案例四:mapjoin(对个map共同输入,一个reduce) 这个方法主要解决的是,几个表之间的比较,类似于数据库的内外连接,还有一些左右连接之类的,简而言之就是,A表没有的B表有,B表有的A没有或者AB共有的,类似于这样的问题,话说呢,这就是一种思想,哒哒哒~不仅明白,因为用的也比较多.

案例三:cleanup 其实这个案例可以不用写这么复杂,不用cleanup也能写,但是为了,突显,突显,突显(重要的事说四遍)cleanup的重要性,琢磨了半天,恩,这样写既可以突显cleanup又显示出我对大集合的各种热爱(哪天把集合的遍历方法搞一下,光Map就有四五种),总而言之呢,写得是复杂了点,但是灰常满意~~ 还是忘了说了,cleanup干嘛的,说白了就是吃reduce剩下的,reduce有些自己是处理不完的(可见团队合作重要性,kkk~),所以呢,cleanup就做了收尾吧的工作,官

前言:圣诞节来了,我怎么能虚度光阴呢?!依稀记得,那一年,大家互赠贺卡,短短几行字,字字融化在心里:那一年,大家在水果市场,寻找那些最能代表自己心意的苹果香蕉梨,摸着冰冷的水果外皮,内心早已滚烫.这一年……我在博客园-_-#,希望用dt的代码燃烧脑细胞,温暖小心窝. 上篇<Hadoop阅读笔记(一)——强大的MapReduce>主要介绍了MapReduce的在大数据集上处理的优势以及运行机制,通过专利数据编写Demo加深了对于MapReduce中输入输出数据结构的细节理解.有了理论上的指导,仍

Given n pairs of parentheses, write a function to generate all combinations of well-formed parentheses. For example, given n = 3, a solution set is: "((()))", "(()())", "(())()", "()(())", "()()()" 给出数字n,求

简介 可插入的 shuffle 和 sort 功能,允许在shuffle 和 sort 逻辑中用可选择的实现类替换.这个情况的例子是:用一个不是HTTP的应用协议,如RDMA来 shuffle 从Map节点中到Reducer节点的数据:或者用自定义的允许 Hash聚合和Limit-N查询的算法来代替sort逻辑. 重要: 可插入的 shuffle  sort 功能是实验性的.不稳定.这意味着提供的API可能改变或破坏未来Hadoop版本的兼容性. 实现一个自定义的 Shuffle 和 Sort

学习排序算法(二):Pairwise方法之RankNet 前面一篇博文介绍的Ranking SVM是把LTR问题转化为二值分类问题,而RankNet算法是从另外一个角度来解决,那就是概率的角度. 1. RankNet的基本思想 RankNet方法就是使用交叉熵作为损失函数,学习出一些模型(例如神经网络.决策树等)来计算每个pair的排序得分,学习模型的过程可以使用梯度下降法. 2. 方法流程 首先,我们要明确RankNet方法的目的就是要学习出一个模型,这个模型就是给文档算法的函数f(d, w)