云计算-MapReduce

Hadoop示例程序WordCount详解及实例http://blog.csdn.net/xw13106209/article/details/6116323

hadoop中使用MapReduce编程实例(转)http://eric-gcm.iteye.com/blog/1807468

【mapreduce进阶编程二】奇偶行分别求和http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=9360

hadoop2.2.0 MapReduce求和并排序http://www.cnblogs.com/mengyao/p/4151509.html

MapReduce求最大值http://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43227759

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时间: 2024-10-05 20:18:54

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《数学之美》知识点详细总结

<数学之美>知识点详细总结 原创作品, 转载请注明出处:[ Mr.Scofield  http://blog.csdn.net/scotfield_msn/article/details/69264939  ] From`RxNLP`Scofield 未完待续-- <数学之美>这本书在本科期间电子版上偶尔进行了翻阅,后来有时间了就完整的进行了阅读.出于老习惯,看完一本书后总会去总结书本的知识点层次框架,以更好地融入到原有的框架中.尤其是现入坑NLP,作为入门书,更应是好好吸收下.

大数据算法(一)亚线性算法

来源:大数据算法 王宏志 一.概述 大数据定义:在给定的资源约束下,以大数据为输入,在给定时间约束内可以生成满足给定约束结果的算法. 大数据特点:4V 大数据算法可以不是: 精确算法 内存算法 串行算法 仅在电子计算机上运行的算法 大数据算法不仅是: 云计算 MapReduce 大数据分析和挖掘的算法 难度: 访问全部数据时间过长 读取部分数据 亚线性算法 数据难以放入内存 将数据存储到磁盘上 外存算法 仅基于少量数据进行计算 空间亚线性算法 单个计算机难以保存全部数据 并行处理 并行算法 计算

云计算大会有感—MapReduce和UDF

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王家林的云计算分布式大数据Hadoop征服之旅:HDFS&amp;MapReduce&amp;HBase&amp;Hive&amp;集群管理

一:课程简介: 作为云计算实现规范和实施标准的Hadoop恰逢其时的应运而生,使用Hadoop用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发出分布式程序,从而可以使用众多廉价的计算设备的集群的威力来高速的运算和存储,而且Hadoop的运算和存储是可靠的.高效,的.可伸缩的,能够使用普通的社区服务器出来PB级别的数据,是分布式大数据处理的存储的理想选择. 本课程会助你深入浅出的掌握Hadoop开发(包括HDFS.MapReduce.HBase.Hive等),并且在此基础上掌握Hadoop集群的配置.维

云计算(6)--一些MapReduce的例子

例1:文件的字符串查找 这里reduce不做merge的工作,因为每行都是不一样的,不能merge. 与传统的grep程序相比,使用MapReduce可以加快处理,因为1它是Distributed的,不用把所有的文件都拷到一台机器上运行,你的data可以在不同的server上, 原因2,它能并行处理,加快处理的速度. 例2: Reverse Web-link graph Map:将<source,target>置反 Reduce: 输出每个target的source list.(不止一个) 例

云计算(一)——使用 Hadoop Mapreduce 进行数据处理

使用 Hadoop Mapreduce 进行数据处理 1. 综述 使用HDP(下载: http://zh.hortonworks.com/products/releases/hdp-2-3/#install)搭建环境,进行分布式数据处理. 项目文件下载,解压文件后将看到项目文件夹.该程序将读取 cloudMR/internal_use/tmp/dataset/titles 目录下的四个文本文件, 文件中的每一行文本都是来自于 wikipedia 的一个标题, 读取每个标题,并使用 cloudMR

换个角度理解云计算之MapReduce

上一篇简单讲了一下HDFS,简单来说就是一个叫做“NameNode”的大哥,带着一群叫做“DataNode”的小弟,完成了一坨坨数据的存储,其中大哥负责保存数据的目录,小弟们负责数据的真正存储,而大哥和小弟其实就是一台台的电脑,他们之间通过交换机,互相联系到了一起. 其实这位大哥和这群小弟不仅能存储数据,还能完成很多计算任务,于是他们有了新的名字,大哥叫做“JobTracker”,而小弟们叫做“TaskTracker”,一起组成了MapReduce.今天就来说说MapReduce是怎么一回事.

(3)Google云计算原理与应用之分布式数据处理MapReduce

MapReduce这种并行编程模式思想最早是在1995年提出的. MapReduce的特点: 与传统的分布式程序设计相比,MapReduce封装了并行处理.容错处理.本地化计算.负载均衡等细节,还提供了一个简单而强大的接口. MapReduce把对数据集的大规模操作,分发给一个主节点管理下的各分节点共同完成,通过这种方式实现任务的可靠执行与容错机制. MapReduce的编程模型: MapReduce的实现机制: (1)MapReduce函数首先把输入文件分成M块 (2)分派的执行程序中有一个主