hadoop版本:1.1.2 一.Mapper类的结构 Mapper类是Job.setInputFormatClass()方法的默认值,Mapper类将输入的键值对原封不动地输出. org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类的结构如下: public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> { public class Context extends MapContext<KEYIN,VALUEIN,KEY…

MapReduce是一种分布式计算模型,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题 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,即可实现分布式计算. 两个函数的形参是key.value对,表示函数的输入信息 解释:一个文件按照块(每块给定具体值)分为多个split,每个split对应一个mapper,然后通过shuffle进行分组(把相同的key的value合并),最后交给reduce进行最终的合并计算 输出为part-00000名字的文件 Map…

在花了不少时间研究学习了MongoDB数据库的相关知识,以及利用C#对MongoDB数据库的封装.测试应用后,决定花一些时间来总结一下最近的研究心得,把这个数据库的应用单独作为一个系列来介绍,希望从各个方面来总结并记录一下这个新型.看似神秘的数据库使用过程.本文是这个系列的开篇,主要介绍一些MongoDB数据库的基础知识.安装过程.基础使用等方面. MongoDB是一款由C++编写的高性能.开源.无模式的常用非关系型数据库产品,是非关系数据库当中功能最丰富.最像关系数据库的数据库.它扩展了关系型…

MongoDB基础知识 02 6 数据类型 6.1 null : 表示空值或者不存在的字段 {"x":null} 6.2 布尔型 : 布尔类型只有两个值true和false {"x" : true} 6.3 数值  :默认使用64位浮点型数值 对于整数值,可使用NumberInt类或者NumberLong类, {"x":3.14} {"x":3} {"x",:NumberInt("3")…

Spark相关知识点 1.Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spar…

原文:http://www.36dsj.com/archives/61155 一. Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map redu…

lambda与stream是java8中比较重要两个新特性,lambda表达式采用一种简洁的语法定义代码块,允许我们将行为传递到函数中.之前我们想将行为传递到函数中,仅有的选择是使用匿名内部类,现在我们可以使用lambda表达式替代匿名内部类.在学习lambda表达式之前,建议各位看官先去学习一下匿名内部类(JAVA基础知识|内部类). stream提供了很多有用的api,方便了我们对集合的操作 一.lambda表达式 基本语法:(parameters) -> expression或(param…

常见问题:MongoDB基础知识 ·MongoDB支持哪些平台? ·MongoDB作为托管服务提供吗? ·集合(collection)与表(table)有何不同? ·如何创建数据库(database)和集合(collection)? ·如何定义或修改集合模式(schema)? ·MongoDB是否支持SQL? ·MongoDB是否支持事务? ·MongoDB是否处理缓存? ·MongoDB如何解决SQL或Query注入问题? 本文档回答有关MongoDB的一些常见问题. MongoDB支持哪些平…

Hive 其实是一个客户端,类似于navcat.plsql 这种,不同的是Hive 是读取 HDFS 上的数据,作为离线查询使用,离线就意味着速度很慢,有可能跑一个任务需要几个小时甚至更长时间都有可能. 在日常开发中 Hive 用的还是挺广泛的,常做一些统计工作,就我自己工作来看其实 80% 的工作由 Hive 的基础部分就能完成了,只有很少的情况需要用到一些复杂查询或者调优工作. 本文着重挑选出一些易于被忽略基础知识,篇幅较多,建议收藏,分次阅读,后台文档中有详细的知识点说明,需要深入了解 H…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod --- (1) 基础知识 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod --- (1) 基础知识 0x00 摘要 0x01 分布式并行训练 1.1 分布式并行训练的必要 1.2 分布式训练 1.3 训练并行机制 1.3.1 三种机制 1.3.2 如何使用 1.4 数据并行训练 0x02 通信 & 架构 2.1 方法和架构 2.2 异步 vs 同步 0x03 具体架构 3.1 MapReduce 3.2 参数服务器 (PS) 3.…