MapReduce算法形式四：mapjoin

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

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

[转载]夜深人静写算法(四) - 差分约束  目录     一.引例       1.一类不等式组的解   二.最短路       1.Dijkstra       2.图的存储       3.链式前向星       4.Dijkstra + 优先队列       5.Bellman-Ford       6.SPFA       7.Floyd-Warshall   三.差分约束        1.数形结合        2.三角不等式        3.解的存在性        4.最大值

数据结构与算法 第四次实验报告 姓名:许恺 学号:2014011329 班级:计算机14-1     中国石油大学(北京)计算机科学与技术系 1.图的定义,文件为"Graph.h" #ifndef GRAPH_H//定义头文件 #define GRAPH_H #include<string>//引入标准库中的头文件 using namespace std; const int MaxSize=12; struct ArcNode//定义边表结点 { int adjvex;/

具体的算法原理可以参考 PS图层混合算法之四(亮光, 点光, 线性光, 实色混合) // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp

接下来分析Raw特征和Histogram特征. Raw特征:将图像缩放到16*16的像素空间内,各个像素值灰度化后为(0,1),结合高斯核函数,然后得到16*16=256维特征向量. 实现源码如下: /* * Struck: Structured Output Tracking with Kernels * * Code to accompany the paper: * Struck: Structured Output Tracking with Kernels * Sam Hare, Am