1.reduce side join 在reduce端进行表的连接,该方法的特点就是操作简单,缺点是map端shffule后传递给reduce端的数据量过大,极大的降低了性能 连接方法: (1)map端读入输入数据,以连接键为Key,待连接的内容为value,但是value需要添加特别的标识,表示的内容为表的表示,即若value来自于表1,则标识位设置为1,若来自表2,则设置为2,然后将map的内容输出到reduce (2)reduce端接收来自map端shuffle后的结果,即<key, va…

两个数据集中一个非常小,可以让小数据集存入缓存.在作业开始这些文件会被复制到运行task的节点上. 一开始,它的setup方法会检索缓存文件. 与reduce侧连接不同,Map侧连接需要等待参与连接的数据集满足如下条件: 1.除了连接键外,所有的输入都必须按照连接键排序. 输入的各种数据集必须有相同的分区数. 所有具有相同键的记录需要放在同一分区中. 当Map任务对其他Mapreduce作业的结果进行处理时(Cleanup时),Map侧的连接条件都自动满足 CompositeInputForma…

摘要:在排序和reducer 阶段,reduce 侧连接过程会产生巨大的网络I/O 流量,在这个阶段,相同键的值被聚集在一起. 本文分享自华为云社区<MapReduce 示例:减少 Hadoop MapReduce 中的侧连接>,作者:Donglian Lin. 在这篇博客中,将使用 MapReduce 示例向您解释如何在 Hadoop MapReduce 中执行缩减侧连接.在这里,我假设您已经熟悉 MapReduce 框架并知道如何编写基本的 MapReduce 程序.本博客中讨论的主题如下…

写了关于Hadoop下载地址的Map侧join 和Reduce的join,今天我们就来在看另外一种比较中立的Join. SemiJoin,一般称为半链接,其原理是在Map侧过滤掉了一些不需要join的数据,从而大大减少了reduce的shffule时间,因为我们知道,如果仅仅使用Reduce侧连接,那么如果一份数据中,存在大量的无效数据,而这些数据,在join中,并不需要,但是因为没有做过预处理,所以这些数据,直到真正的执行reduce函数时,才被定义为无效数据,而这时候,前面已经执行过shuf…

链接多个MapReduce作业 执行多个数据集的联结 生成Bloom filter   1.链接MapReduce作业   [顺序链接MapReduce作业]   mapreduce-1 | mapreduce-2 | mapreduce-3 | ...   [具有复杂依赖的MapReduce链接]        有时,在复杂数据处理任务中的子任务并不是按顺序运行的,因此它们的MapReduce作业不能按线性方式链接.例如,mapreduce1处理一个数据集,mapreduce2独立处理另一个数…

4.1 连接(Join) 连接是关系运算,可以用于合并关系(relation).对于数据库中的表连接操作,可能已经广为人知了.在MapReduce中,连接可以用于合并两个或多个数据集.例如,用户基本信息和用户活动详情信息.用户基本信息来自于OLTP数据库.用户活动详情信息来自于日志文件. MapReduce的连接操作可以用于以下场景: 用户的人口统计信息的聚合操作(例如:青少年和中年人的习惯差异). 当用户超过一定时间没有使用网站后,发邮件提醒他们.(这个一定时间的阈值是用户自己预定义的) 分析…

转载请标明出处: http://blog.csdn.net/xmxkf/article/details/51692493 本文出自:[openXu的博客] 目录: 算术聚合 Count Concat Reduce 连接操作 Publish Connect RefCount Replay 源码下载 算术&聚合 1. Count   Count操作符将一个Observable转换成一个发射单个值的Observable,这个值表示原始Observable发射的数据的数量.    如果原始Observa…

基本命令 close all //关闭所有figure 命令打开的窗口,在命令窗口输入 clear all //清除之前运行程序所存下的所有变量 size(mat) a = [1 2 3 ; 4 5 6 ] size(a) = [2 3] //size(mat) = [rownum, colnum] delete certain col in mtrix A = [1 2 3 ; 4 5 6 ; 7 8 9]; A(:, 3) = []; reshape array z = reshape(pr…

spark-初阶①(介绍+RDD) Spark是什么? Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统, 相对于 Hadoop MapReduce 将中间结果保存在磁盘中, Spark 使用了内存保存中间结果, 能在数据尚未写入硬盘时在内存中进行运算. Spark的特点(优点) 速度快 Spark 的在内存时的运行速度是 Hadoop MapReduce 的100倍 基于硬盘的运算速度大概是 Hadoop MapReduce 的10倍 Spark 实现了一种叫做 RDDs 的 D…

一.reduce和reduceByKey: 二.:RDD 的算子总结 RDD 的算子大部分都会生成一些专用的 RDD map, flatMap, filter 等算子会生成 MapPartitionsRDD coalesce, repartition 等算子会生成 CoalescedRDD 常见的 RDD 有两种类型 转换型的 RDD, Transformation 动作型的 RDD, Action 常见的 Transformation 类型的 RDD map flatMap filter gr…