1.  如何用通俗的方法解释MapReduce MapReduce是Google开源的三大技术之一,是对海量数据进行“分而治之”计算框架.为了简单的理解并讲述给客户理解.我们举下面的例子来说明. 首先,面对一堆杂乱的东西,有若干个汉堡.若干个冰淇淋.若干个可乐.如果级别都是上万数量的情况下,有没有方法把他们较快的分析出来? 第一步,调度员简单的将这一堆东西分解成若干堆. 第二步,调度员为每堆物品分配一个分拣员,注意只分拣不计数,分拣员对应MAPReduce中的Map角色.分拣员干的事情,就是将物

本文转载自http://server.zol.com.cn/329/3295529.html 昨天,我在Xebia印度办公室发表了一个关于MapReduce的演说.演说进行得很顺利,听众们都能够理解MapReduce的概念(根据他们的反馈).我成功地向技术听众们(主要是Java程序员,一些Flex程序员和少数的测试员)解释了MapReduce的概念,这让我感到兴奋.在所有辛勤的工作之后,我们在Xebia印度办公室享用了丰盛的晚餐,然后我径直回了家. 回家后,我的妻子(Supriya)问道:“你的

化繁为简 如何向老婆解释MapReduce? 昨天,我在Xebia印度办公室发表了一个关于MapReduce的演说.演说进行得很顺利,听众们都能够理解MapReduce的概念(根据他们的反馈).我成功地向技术听众们(主要是Java程序员,一些Flex程序员和少数的测试员)解释了MapReduce的概念,这让我感到兴奋.在所有辛勤的工作之后,我们在Xebia印度办公室享用了丰盛的晚餐,然后我径直回了家. 回家后,我的妻子(Supriya)问道:"你的会开得怎么样?"我说还不错. 接着她又

转载自:<我是如何向老婆解释MapReduce的?> 昨天,我在Xebia印度办公室发表了一个关于MapReduce的演说.演说进行得很顺利,听众们都能够理解MapReduce的概念(根据他们的反馈).我成功地向技术听众们(主要是Java程序员,一些Flex程序员和少数的测试人员)解释了MapReduce的概念,这让我感到兴奋.在所有辛勤的工作之后,我们在Xebia印度办公室享用了丰盛的晚餐,然后我径直回了家. 回家后,我的妻子(Supriya)问道:"你的会开得怎么样?"

原文地址:如何简单解释 MapReduce 算法 在Hackbright做导师期间,我被要求向技术背景有限的学生解释MapReduce算法,于是我想出了一个有趣的例子,用以阐释它是如何工作的. 例子 你想数出一摞扑克牌中有多少黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃. MapReduce方法规则是: 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. 背景 谷歌在2004年发表了可以分析大量数据的Ma

今天被粉丝发的文章给难住了,又偷偷去学习了一下竞争风险模型,想起之前写的关于竞争风险模型的做法,真的都是皮毛哟,大家见笑了.想着就顺便把所有的生存分析的知识和R语言的做法和论文报告方法都给大家梳理一遍. 什么时候用生存分析 当你关心结局和结局发生时间的时候,就要考虑生存分析了,这种既有结局又有时间的数据叫做生存数据,英文叫做Time-to-event data. 只不过因为这个方法医学上用来分析存活情况用的多,所以得名生存分析,反正你就记住一个例子,我要研究汽车发生故障,我也应该用生存分析,因为

一.神马是高大上的MapReduce MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛. 1.1 MapReduce是什么 Hadoop

1. MapReduce是干啥的 因为没找到谷歌的示意图,所以我想借用一张Hadoop项目的结构图来说明下MapReduce所处的位置,如下图. Hadoop实际上就是谷歌三宝的开源实现,Hadoop MapReduce对应Google MapReduce,HBase对应BigTable,HDFS对应GFS.HDFS(或GFS)为上层提供高效的非结构化存储服务,HBase(或BigTable)是提供结构化数据服务的分布式数据库,Hadoop MapReduce(或Google MapReduce

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每个单元格上的操作就属于mappi

江湖传说永流传:谷歌技术有"三宝",GFS.MapReduce和大表(BigTable)! 谷歌在03到06年间连续发表了三篇非常有影响力的文章,各自是03年SOSP的GFS,04年OSDI的MapReduce,和06年OSDI的BigTable.SOSP和OSDI都是操作系统领域的顶级会议,在计算机学会推荐会议里属于A类.SOSP在单数年举办,而OSDI在双数年举办. 那么这篇博客就来介绍一下MapReduce. 1. MapReduce是干啥的 由于没找到谷歌的示意图,所以我想借用

MapReduce是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念“Map(映射)”和“Reduce(归纳)”,及他们的主要思想,都是从函数式编程语言借来的,还有从矢量编程语言借来的特性.[1] 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归纳)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组. 映射和化简 简单来说,一个映射函数就是对一些独立元素组成的概念上的列表(例如,一个测试成绩的列表)的每

Hadoop系统提供了MapReduce计算框架的开源实现,像Yahoo!.Facebook.淘宝.中移动.百度.腾讯等公司都在借助 Hadoop进行海量数据处理.Hadoop系统性能不仅取决于任务调度器的分配策略,还受到分配后实际任务执行效率的影响,任务执行常常涉及读取.排序.归并.压缩.写入等具体阶段. HCE计算框架是一个开源项目,旨在通过优化任务执行的各个阶段,提升整个Hadoop系统的效率.与Hadoop Java框架相比,基于HCE框架的MapReduce任务最高可以节省超过30%的

昨天,我在Xebia印度办公室发表了一个关于MapReduce的演说.演说进行得很顺利,听众们都能够理解MapReduce的概念(根据他们的反馈).我成功地向技术听众们(主要是Java程序员,一些Flex程序员和少数的测试人员)解释了MapReduce的概念,这让我感到兴奋.在所有辛勤的工作之后,我们在Xebia印度办公室享用了丰盛的晚餐,然后我径直回了家. 回家后,我的妻子(Supriya)问道:“你的会开得怎么样?”我说还不错. 接着她又问我会议是的内容是什么(她不是从事软件或编程领域的工作

一.神马是高大上的MapReduce MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛. 1.1 MapReduce是什么 Hadoop

转载自http://blog.csdn.net/opennaive/article/details/7514146 江湖传说永流传:谷歌技术有"三宝",GFS.MapReduce和大表(BigTable)! 谷歌在03到06年间连续发表了三篇很有影响力的文章,分别是03年SOSP的GFS,04年OSDI的MapReduce,和06年OSDI的BigTable.SOSP和OSDI都是操作系统领域的顶级会议,在计算机学会推荐会议里属于A类.SOSP在单数年举办,而OSDI在双数年举办. 那

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

江湖传说永流传:谷歌技术有"三宝",GFS.MapReduce和大表(BigTable)! 谷歌在03到06年间连续发表了三篇很有影响力的文章,分别是03年SOSP的GFS,04年OSDI的MapReduce,和06年OSDI的BigTable.SOSP和OSDI都是操作系统领域的顶级会议,在计算机学会推荐会议里属于A类.SOSP在单数年举办,而OSDI在双数年举办. 那么这篇博客就来介绍一下MapReduce. 1. MapReduce是干啥的 因为没找到谷歌的示意图,所以我想借用一

MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛. 1.1 MapReduce是什么 Hadoop MapReduce是一个软件框架,基

原文:http://blog.csdn.net/opennaive/article/details/7514146   目录 MapReduce是干啥的 例子统计词频 map函数和reduce函数 MapReduce是如何工作的 词频是怎么统计出来的 用户的权利 MapReduce的实现 参考文献   江湖传说永流传:谷歌技术有"三宝",GFS.MapReduce和大表(BigTable)! 谷歌在03到06年间连续发表了三篇很有影响力的文章,分别是03年SOSP的GFS,04年OSD

主要内容: mapreduce编程模型再解释: ob提交方式: windows->yarn windows->local : linux->local linux->yarn: 本地运行debug调试观察 mapreduce体系很庞大,我们需要一条合适的线,来慢慢的去理解和学习. 1.mapreduce编程模型和mapreduce模型实现程序之间的关系 1.1.mapreduce的编程模型 对mapreduce的总结: 如果只考虑数据处理的逻辑,撇开分布式的概念,其实mapredu