C#   Path.Combine 方法的用法 *.注意: string filePath3= Path.Combine(string path1,string path2): 情况一: path2中以‘/’,'\'开头的: filePath3=path2; 例: string path2="/test"; 或 string path2=@"\test"; 情况二: path2是绝对路径: filePath3=path2; 例: string path1=@&quo

MRJobConfig      public static fina COMBINE_CLASS_ATTR      属性COMBINE_CLASS_ATTR = "mapreduce.job.combine.class"      ————子接口(F4) JobContent            方法getCombinerClass              ————子实现类 JobContextImpl                  实现getCombinerClass方法

上面介绍完dplyr中,几个主要的操作函数后,我们再进一步了解dplyr中那些函数可能我们会经常要用到. 这里主要根据dplyr包作者的书籍目录来把它列出来. 1.add_rownames 添加行名称,把数据转换成列. add_rownames(df, var = "rowname") 下面来看个具体的例子 head(mtcars) add_rownames(mtcars,var="bl") 已经把原来的行数据转成列数据了. 2.between()函数可以用于选取数

combine和partition都是函数,中间的步骤应该只有shuffle! combine分为map端和reduce端,作用是把同一个key的键值对合并在一起,可以自定义的.combine函数把一个map函数产生的<key,value>对(多个key,value)合并成一个新的<key2,value2>.将新的<key2,value2>作为输入到reduce函数中这个value2亦可称之为values,因为有多个.这个合并的目的是为了减少网络传输. partitio

原文地址:点击这里 本篇我们继续讨论从一个使用Combine方法的computation expression中返回多值. 前面的故事 到现在为止,我们的表达式建造(builder)类如下 type TraceBuilder() = member this.Bind(m, f) = match m with | None -> printfn "Binding with None. Exiting." | Some a -> printfn "Binding wi

转自:http://qqdenghaigui.iteye.com/blog/1554541 一,带函数Pred1, all(Pred, List) -> boolean()如果List中的每个元素作为Pred函数的参数执行,结果都返回true,那么all函数返回true,否则返回false 例子: lists:all(fun(E) -> true end,[1,2,3,4]). 结果 true 2, any(Pred, List) -> boolean()如果List中至少有一个元素作为

http://www.aboutyun.com/thread-8927-1-1.html Mapreduce在hadoop中是一个比較难以的概念.以下须要用心看,然后自己就能总结出来了. 概括: combine和partition都是函数.中间的步骤应该仅仅有shuffle! 1.combine combine分为map端和reduce端,作用是把同一个key的键值对合并在一起,能够自己定义的. combine函数把一个map函数产生的<key,value>对(多个key,value)合并成一

aggregate函数将每个分区里面的元素进行聚合,然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作.这个函数最终返回的类型不需要和RDD中元素类型一致. def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U   注意: 1.每个分区开始聚合第一个元素都是zeroValue 2.分区之间的聚合,zeroValue也参与运算   scal

在介绍Renderer的第一篇,我就提到WebGL1.0对应的是OpenGL ES2.0,也就是可编程渲染管线.之所以单独强调这一点,算是为本篇埋下一个伏笔.通过前两篇,我们介绍了VBO和Texture两个比较核心的WebGL概念.假设生产一辆汽车,VBO就相当于这个车的骨架,纹理相当这个车漆,但有了骨架和车漆还不够,还需要一台机器人来加工,最终才能成产出这辆汽车.而Shader模块就是负责这个生产的过程,加工参数(VBO,Texture),执行渲染任务. 这里假设大家对Shader有一个基本的

当发现作业运行效率不理想时,需要对作业执行进行性能监测,以及对作业本身.集群平台进行优化.优化后的集群可能最大化利用硬件资源,从而提高作业的执行效率.本文记录了在hadoop集群平台搭建以及作业运行过程中一些常用优化手段,在使用中会不断补充,不断翻阅. 一.对应用程序进行调优 1.避免输入大量小文件.大量的小文件(不足一个block大小)作为输入数据会产生很多的Map任务(默认一个分片对应一个Map任务),而每个Map任务实际工作量又非常小,系统要花更多的时间来将这些Map任务的输出进行整合.如

http://dojotoolkit.org/documentation/tutorials/1.10/effects/index.html In this tutorial, we will explore the effects that Dojo provides, which allow us to jazz up your page or application! 在本教程中,我们会探索dojo提供的特效功能,这可以使我们的Web页面或应用更加生动活泼. Getting Started

在文章<MapReduce原理与设计思想>中,详细剖析了MapReduce的原理,这篇文章则通过实例重点剖析MapReduce 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/mapreduce-example-analysis.html,转载请注明源地址. 欢迎关注我的个人博客:www.wuyudong.com, 更多云计算与大数据的精彩文章 1.MapReduce概述 Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运

关于这个话题,其实在(六)里面已经讨论了一半了.学过Haskell的都知道,这个世界上很多东西都可以用monad和comonad来把一些复杂的代码给抽象成简单的.一看就懂的形式.他们的区别,就像用js做一个复杂的带着几层循环的动画,直接写出来和用jquery的"回调"写出来的代码一样.前者能看不能用,后者能用不能看.那有没有什么又能用又能看的呢?我目前只能在Haskell.C#和F#里面看到.至于说为什么,当然是因为他们都支持了monad和comonad.只不过C#作为一门不把&quo

学习参考自 http://spark-internals.books.yourtion.com/markdown/4-shuffleDetails.html 1.  Shuffle read 边 fetch 边处理还是一次性 fetch 完再处理? 边 fetch 边处理. MapReduce shuffle 阶段就是边 fetch 边使用 combine() 进行处理,只是 combine() 处理的是部分数据.MapReduce 为了让进入 reduce() 的 records 有序,必须等

在Hadoop中,每个MapReduce任务都被初始化为一个job,每个job又可分为两个阶段:map阶段和reduce阶段.这两个阶段分别用两个函数来表示.Map函数接收一个<key,value>形式的输入,然后同样产生一个<ey,value>形式的中间输出,Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的value集合在一起传递给reduce函数,reduce函数接收一个如<key,(list of values)>形式的输入,然后对这个value集合进行处理,每个r

1.列出安装Hadoop流程步骤 a) 创建hadoop账号 b) 更改ip c) 安装Java 更改/etc/profile 配置环境变量 d) 修改host文件域名 e) 安装ssh 配置无密码登录 f) 解压hadoop g) 配置hadoop  conf下面的配置文件 h) Hadoop namenode -format  格式化 i) Start 启动 2.列出hadoop集群启动中的所有进程和进程的作用 a) Namenode 管理集群  记录namenode文件信息 b) Seco

前言 本文讲解Hadoop中的编程及计算模型MapReduce,并将给出在MapReduce模型下编程的基本套路. 模型架构 在Hadoop中,用于执行计算任务(MapReduce任务)的机器有两个角色:一个是JobTracker,一个是TaskTracker,前者用于管理和调度工作,后者用于执行工作. 一般来说,一个Hadoop集群由一个JobTracker和N个TaskTracker构成. 执行流程 每次计算任务都可以分为两个阶段,Map阶段和Reduce阶段. 其中,Map阶段接收一组键值

如果单从概念上来说,Mapreduce和R中的函数lapply, tapply并无差别,它们都是把元素转化成列,然后计算索引(Mapreduce中的键),最后合并成一个定义好的组合.首先,让我们看一个简单的lappy的例子. small.ints = : sapply(small.ints, function(x) x^) 这个例子比较简单,只是计算了前1000个整数的平方,不过我们可以从这个例子中对lappy这个函数有个基本的认知,接下来关于这个函数还有更多有意思的例子.现在让我们再来看看如何

6.4.3 优化洗牌(shuffle)和排序阶段 洗牌和排序阶段都很耗费资源.洗牌需要在map和reduce任务之间传输数据,会导致过大的网络消耗.排序和合并操作的消耗也是很显著的.这一节将介绍一系列的技术来缓解洗牌和排序阶段的消耗. 技术46 规避使用reduce Reduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗. 问题 需要考虑在MapReduce规避reduce的使用. 方案 通过将MapReduce参数setNumReduceTasks设置为0来创建一个只有map的作业. 讨论

MapReduce确保每个reducer的输入都按键排序.系统执行排序的过程——将map输出作为输入传给reducer——称为shuffle.shuffle属于不断被优化和改进的代码库的一部分,从许多方面来看,shuffle是MapReduce的“心脏”,是奇迹发生的地方.事实上,shuffle这个说法并不准确.因为在某些语境中,它只代表reduce任务获取map输出的这部分过程.在这里,我们将其理解为从map产生输出到reduce的消化输入的整个过程. map端: map函数开始产生输出时,并

依据Spark 1.4版 在哪里会用到它 ExternalSorter是Spark的sort形式的shuffle实现的关键.SortShuffleWriter使用它,把RDD分区中的数据写入文件. override def write(records: Iterator[Product2[K, V]]): Unit = { if (dep.mapSideCombine) {//根据是否需要mqp-side combine创建不同的sorter require(dep.aggregator.isD