mapreduce的shuffle机制 概述: mapreduce中,map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段,是mapreduce框架中最关键的一个流程,这个流程就叫shuffle: shuffle: 洗牌.发牌——(核心机制:数据分区,排序,缓存): 具体来说:就是将maptask输出的处理结果数据,分发给reducetask,并在分发的过程中,对数据按key进行了分区和排序: 主要流程: Shuffle缓存流程: shuffle是MR处理流程中的一个过程,它的每一个处理步骤是分散在各…

MapReduce原理 WordCount例子 用mapreduce计算wordcount的例子: package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoo…

如果把地球比做一个人,地形就相当于这个人的骨骼,而影像就相当于这个人的外表了.之前的几个系列,我们全面的介绍了Cesium的地形内容,详见: Cesium原理篇:1最长的一帧之渲染调度 Cesium原理篇:2最长的一帧之网格划分 Cesium原理篇:3最长的一帧之地形(1) Cesium原理篇:3最长的一帧之地形(2:高度图) Cesium原理篇:3最长的一帧之地形(3:STK) Cesium原理篇:3最长的一帧之地形(4:重采样) 有了前面的"骨骼",下面我们详细介绍一下影像篇的调度…

大数据实战(上) # MapReduce原理介绍 大纲: * Mapreduce介绍 * MapReduce2运行原理 * shuffle及排序    定义 * Mapreduce 最早是由google公司研究提出的一种免息nag大规模数据处理的并行计算模型和方法.是hadoop面向大数据并行处理的计算模型.框架和平台 * Mapreduce是一个计算框架,既然是做计算的框架,那么表现形式就是有个输入(input),mapreduce操作这个输入(input),通过本身定义好的计算模型,得到一个…

       这一篇,接着上一篇,内容集中在高度图方式构建地球网格的细节方面.        此时,Globe对每一个切片(GlobeSurfaceTile)创建对应的TileTerrain类,用来维护地形切片的相关逻辑:接着,在requestTileGeometry中,TileTerrain会请求对应该切片的地形数据.如果读者对这部分有疑问的话,可以阅读<Cesium原理篇:1最长的一帧之渲染调度>:最后,如果你是采用的高度图的地形服务,地形数据对应的是HeightmapTerrainDat…

上一篇,我们介绍了当我们添加一个Entity时,通过Graphics封装其对应参数,通过EntityCollection.Add方法,将EntityCollection的Entity传递到DataSourceDisplay.Visualizer中.本篇则从Visualizer开始,介绍数据的处理,并最终实现渲染的过程. CesiumWidget.prototype.render = function() { if (this._canRender) { this._scene.initializ…

大数据运算模型 MapReduce 原理 2016-01-24 杜亦舒 MapReduce 是一个大数据集合的并行运算模型,由google提出,现在流行的hadoop中也使用了MapReduce作为计算模型 MapReduce 通俗解释 图书馆要清点图书数量,有10个书架,管理员为了加快统计速度,找来了10个同学,每个同学负责统计一个书架的图书数量张同学 统计 书架1王同学 统计 书架2刘同学 统计 书架3......过了一会儿,10个同学陆续到管理员这汇报自己的统计数字,管理员把各个数字加起来…

咳咳,有段时间没有更新了,最近有点懒!把不少精力都放在C++身上了.闲言少叙,今天要讲的可和之前的几篇有所不同了,这次是一个次综合应用.这篇内容中与之前不同主要体现在下面几点上. 1.之前我们写的都是只用一个Shader来实现某些效果,而这次我们要使用多个Shader结合起来发挥作用. 2.之前我们只是写的都是纯Shader代码,没有涉及到客户端的C#脚本(你爱用JS也可).而这次也要使用到. 3.这篇教程涉及到的代码量也是之前是之前的几倍了. 4.总的来说之前的都是比较简单的,而这篇就有了些难…

原文转自:袁峥Seemygo    感谢分享.自我学习 目录 [如何快速的开发一个完整的iOS直播app](原理篇) [如何快速的开发一个完整的iOS直播app](播放篇) [如何快速的开发一个完整的iOS直播app](采集篇) [如何快速的开发一个完整的iOS直播app](美颜篇) 前言 大半年没写博客了,但我一直关注着互联网的动向,最近会研究很多东西,并分享,今年移动直播行业的兴起,诞生了一大批网红,甚至明星也开始直播了,因此不得不跟上时代的步伐,由于第一次接触的原因,因此花了很多时间了解直…

[如何快速的开发一个完整的iOS直播app](原理篇) 转载自简书@袁峥Seemygo:http://www.jianshu.com/p/7b2f1df74420   一.个人见解(直播难与易) 直播难:个人认为要想把直播从零开始做出来,绝对是牛逼中的牛逼,大牛中的大牛,因为直播中运用到的技术难点非常之多,视频/音频处理,图形处理,视频/音频压缩,CDN分发,即时通讯等技术,每一个技术都够你学几年的. 直播易:已经有各个领域的大牛,封装好了许多牛逼的框架,我们只需要用别人写好的框架,就能快速的搭…

原文:http://www.infotech.ac.cn/article/2012/1003-3513-28-2-60.html MapReduce原理及其主要实现平台分析 亢丽芸, 王效岳, 白如江 摘要 关键词: MapReduce; 实现平台; Hadoop; Phoenix; Disco; Mars Analysis of MapReduce Principle and Its Main Implementation Platforms Kang Liyun, Wang Xiaoyue,…

Hapoop原理 Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架,其最核心的设计包括:MapReduce和HDFS.基于 Hadoop,你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序,并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机集群上. 基于MapReduce计算模型编写分布式并行程序相对简单,程序员的主要工作就是设计实现Map和Reduce类,其它的并行编程中的种种复杂问题,如分布式存储,工作调度,负载平衡,容错处理,网络通信等,均由 MapReduce框架和HDFS文件系…

目录 [如何快速的开发一个完整的iOS直播app](原理篇) [如何快速的开发一个完整的iOS直播app](播放篇) [如何快速的开发一个完整的iOS直播app](采集篇) 前言 大半年没写博客了,但我一直关注着互联网的动向,最近会研究很多东西,并分享,今年移动直播行业的兴起,诞生了一大批网红,甚至明星也开始直播了,因此不得不跟上时代的步伐,由于第一次接触的原因,因此花了很多时间了解直播,整理了直播的原理,当前只是原理篇,后续会持续发布实战篇,教你从零开始搭建一个完整的iOS直播app,希望能帮…

MapReduce概念 MapReduce是一种分布式计算模型,由谷歌提出,主要用于搜索领域,解决海量数据计算问题. MR由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数实现分布式计算. 这两个函数的形参是key,value对,表示函数的输入信息. MP执行流程 客户端提交给jobtracker,jobtracker分配给tasktracker. trasktracker会对任务进行mapper和reducer操作. MapReduce原理 一个map输入…

TOMCAT 原理篇一.Tomcat 组成(Tomcat 由以下组件组成) 1.server a) Server是一个Catalina Servlet容器: b) Server 可以包含一个或多个service组件(元素) 2.service a) server 包含了一个engine组件以及一个或多个connector组件: b) server 中可以配置多个service: 1. 第一个service处理所有Tomcat服务器接收到的web客户端请求: 2. 第二个service处理由Apa…

关键词:android LCD TFT TTL(RGB)  LVDS  EDP MIPI  TTL-LVDS  TTL-EDP 平台信息:内核:linux2.6/linux3.0系统:android/android4.0 平台:samsung exynos 4210.exynos 4412 .exynos 5250 作者:xubin341719(欢迎转载,请注明作者) 欢迎指正错误,共同学习.共同进步!! 下载链接:LCD规格书(404份),之前工作用用到的 . LCD规格书00  . LCD规…

MapReduce原理 MapReduce原理 简单来说就是,一个大任务分成多个小的子任务(map),并行执行后,合并结果(reduce). 例子: 100GB的网站访问日志文件,找出访问次数最多的IP地址…

原文:走向DBA[MSSQL篇] 针对大表 设计高效的存储过程[原理篇] 附最差性能sql语句进化过程客串 测试的结果在此处 本篇详解一下原理 设计背景 由于历史原因,线上库环境数据量及其庞大,很多千万级以上甚至过亿的表.目标是让N张互相关联的表 按照一张源表为基表,数据搬移归档 这里我们举例N为50 每张表数据5000W 最差性能sql进化客串 2表KeyName 字段意义 名称等相同 从bug01 表中取出前500条不在bug02 表中的数据 最差性能: SELECT TOP 500 a.K…

MapReduce 原理与 Python 实践 1. MapReduce 原理 以下是个人在MongoDB和Redis实际应用中总结的Map-Reduce的理解 Hadoop 的 MapReduce 是基于 Google - MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters的一种实现.对 MapReduce 的基本介绍如下: MapReduce is a programming model and an associated impl…

MapReduce原理与设计思想 简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子:你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 映射(Mapping)对集合里的每个目标应用同一个操作.即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在…

1.点评 对于IM系统来说,如何做到IM聊天消息离线差异拉取(差异拉取是为了节省流量).消息多端同步.消息顺序保证等,是典型的IM技术难点. 就像即时通讯网整理的以下IM开发干货系列一样: <IM消息送达保证机制实现(一):保证在线实时消息的可靠投递> <IM消息送达保证机制实现(二):保证离线消息的可靠投递> <如何保证IM实时消息的“时序性”与“一致性”?> <IM单聊和群聊中的在线状态同步应该用“推”还是“拉”?> <IM群聊消息如此复杂,如何保…

Hadoop基础-MapReduce入门篇之编写简单的Wordcount测试代码 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本文主要是记录一写我在学习MapReduce时的一些琐碎的学习笔记, 方便自己以后查看.在调用API的时候,可能会需要maven依赖,添加依赖的包如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.ap…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share xgboost入门与实战(原理篇) 前言: xgboost是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包,比常见的工具包快…

关键词:android LCD TFT TTL(RGB)  LVDS  EDP MIPI  TTL-LVDS  TTL-EDP平台信息:内核:linux2.6/linux3.0系统:android/android4.0 平台:samsung exynos 4210.exynos 4412 .exynos 5250 作者:xubin341719(欢迎转载,请注明作者)欢迎指正错误,共同学习.共同进步! 下载链接:LCD规格书(404份),之前工作用用到的 . LCD规格书00  . LCD规格书0…

源: Android LCD(二):LCD常用接口原理篇…

视频教程请关注 http://edu.csdn.net/lecturer/lecturer_detail?lecturer_id=440 接上一个例程OpenGL10-骨骼动画原理篇(2),对骨骼动画的基本原理做了介绍,接下来 要对之前做的工作做一个分析和优化,骨骼动画要做大量的数学计算,当一个模型的顶点 与骨骼的数量都很多的情况下,会消耗大量的cpu时间,接下来要做的事情就是对程序进行 优化,从上面的计算过程,可以得出,有两个地方的计算量比较大,首先是矩阵和顶点相乘 ,其次是每一帧要插值新的骨…

接上一篇的内容,上一篇,简单的介绍了,骨骼动画的原理,给出来一个 简单的例程,这一例程将给展示一个最初级的人物动画,具备多细节内容 以人走路为例子,当人走路的从一个站立开始,到迈出一步,这个过程是 一个连续的过程,在这个一个过程中,人身体的骨头在位置在发生变化, 骨头发生变化以后,人的皮肤,肌肉就随着变化,上一个例程中我们计算 (OpenGL10-骨骼动画原理篇(1))计算了根据骨头的位置计算皮肤的位置 只是计算量一刻的动作,走路的过程是连续的,就意味着我们要记录下来 骨头在运动过程中所以位置变…

CDN是将源站内容分发至全国所有的节点,从而缩短用户查看对象的延迟,提高用户访问网站的响应速度与网站的可用性的技术.它能够有效解决网络带宽小.用户访问量大.网点分布不均等问题. 为了让大家更全面的了解CDN的原理.调度.缓存和安全等关键技术点,阿里云高级技术专家白金将自己从事 CDN 相关领域工作 8 年来的一些经验.收获和个人认知撰写成<CDN之我见>系列文章,分享给大家. <CDN 之我见>共分成多个部分,分为原理篇.详解篇和陨坑篇,因为篇幅问题这里先讲第一部分.本篇章适合那些…

欢迎关注微信公众号:BaronTalk,获取更多精彩好文! 一. 前言 性能问题是导致 App 用户流失的罪魁祸首之一,如果用户在使用我们 App 的时候遇到诸如页面卡顿.响应速度慢.发热严重.流量电量消耗大等问题的时候,很可能就会卸载掉我们的 App.而往往获取用户的成本是高昂的,因此因为性能问题导致用户流失的情况是我们要极力避免的,做不好这一点是我们开发人员的失职. 去年我们团队完成了整个项目架构方面的重构(有兴趣的同学可以参考我之前的文章安居客 Android 项目架构演进与Android…

这里分析MapReduce原理并没用WordCount,目前没用过hadoop也没接触过大数据,感觉,只是感觉,在项目中,如果真的用到了MapReduce那待排序的肯定会更加实用. 先贴上源码 package examples; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Da…