下面结合具体的例子详述MapReduce的工作原理和过程. 以统计一个大文件中各个单词的出现次数为例来讲述,假设本文用到输入文件有以下两个: 文件1: big data offline data online data offline online data 文件2 hello data hello online hello offline 目标是统计这两个文件中各个单词的出现次数,很容易用肉眼算出各个词出现的次数: big:1 data:5 offline:3 online:3 hello:3

本节主要内容: 一.Spring 通过XML配置文件形式来AOP 来实现前置,环绕,异常通知     1. Spring AOP  前置通知 XML配置使用案例     2. Spring AOP  环绕通知 XML配置使用案例     3. Spring AOP  抛出异常后通知 XML配置使用案例     4. Spring AOP  返回后通知 XML配置使用案例     5. Spring AOP  后通知  XML配置使用案例 二.Spring 通过注解形式来AOP 来实现前置,环绕,

[源码下载] 背水一战 Windows 10 (118) - 后台任务: 后台下载任务(任务分组,并行或串行执行,组完成后通知) 作者:webabcd 介绍背水一战 Windows 10 之 后台任务 后台下载任务(任务分组,并行或串行执行,组完成后通知) 示例演示后台下载任务的分组,以及如何设置组内任务是并行执行还是串行执行,以及组任务全部完成后如何 toast 或 tile 通知)BackgroundTask/TransferModel.cs /* * 扩展了 DownloadOperati

其实这个比较简单,子线程怎么通知主线程,就是让子线程做完了自己的事儿就去干主线程的转回去干主线程的事儿. 那么怎么让子线程去做主线程的事儿呢,我们只需要把主线程的方法传递给子线程就行了,那么传递方法就很简单了委托传值嘛: 下面有一个例子,子线程干一件事情,做完了通知主线程 public class Program { //定义一个为委托 public delegate void Entrust(string str); static void Main(string[] args) { Entr

其实这个比较简单,子线程怎么通知主线程,就是让子线程做完了自己的事儿就去干主线程的转回去干主线程的事儿.  那么怎么让子线程去做主线程的事儿呢,我们只需要把主线程的方法传递给子线程就行了,那么传递方法就很简单了委托传值嘛: 下面有一个例子,子线程干一件事情,做完了通知主线程 public class Program { //定义一个为委托 public delegate void Entrust(string str); static void Main(string[] args) { Ent

1.概要 aop:面向方面编程.不改变源代码,还为类增加新的功能.(代理) 切面:实现的交叉功能. 通知:切面的实际实现(通知要做什么,怎么做). 连接点:应用程序执行过程期间,可以插入切面的地点. 切入点:真正的将通知应用到目标程序中的地点,一定是连接点.切入点是连接点的子集. 切入点决定了一个特定的类的特定方法是否满足一定的规则 引入:为类增加新的属性和方法. (引入通知) 目标对象:被通知的对象. 代理:把通知应用到目标对象以后,产生新的对象,该对象就称为代理对象. 织入:创建代理对象过程

上一节以WordCount分析了MapReduce的基本执行流程,但并没有从框架上进行分析,这一部分工作在后续慢慢补充.这一节,先剖析一下作业提交过程. 在分析之前,我们先进行一下粗略的思考,如果要我们自己设计分布式计算,应该怎么设计呢?假定有100个任务要并发执行,每个任务分别针对一块数据,这些数据本身是分布在多个机器上的,主要面临哪些问题? 1.数据如何分布是首先面临的问题,可能也是影响分布式计算性能的最关键问题.一个超大文件,按照哪种方式切割开来,分别丢到不同的机器?Hadoop的答案是按

一.简单介绍 1.MapReduce 应用广泛的原因之中的一个在于它的易用性.它提供了一个因高度抽象化而变得异常简单的编程模型. 2.从MapReduce 自身的命名特点能够看出,MapReduce 由两个阶段组成:Map 和Reduce .用户仅仅需编写map( ) 和reduce( ) 两个函数,就可以完毕简单的分布式程序的设计.   1)map ( ) 函数以key/value 对作为输入,产生另外一系列key/value 对作为中间输出写入本地磁盘.MapReduce 框架会自己主动将这

body{ font-family: "Microsoft YaHei UI","Microsoft YaHei",SimSun,"Segoe UI",Tahoma,Helvetica,Sans-Serif,"Microsoft YaHei", Georgia,Helvetica,Arial,sans-serif,宋体, PMingLiU,serif; font-size: 10.5pt; line-height: 1.5;}

MapReduce基本原理和高性能网络下优化: Mapreduce概述 Mapreduce式谷歌开源的一项重要技术,是一个编程模型,用来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方式式并行计算,对于许多开发者来说,自己完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模型,它使得那些没有多少并行计算经验的开发人员也可以开发出并行计算应用程序,通过简化编程模型,降低了开发并行应用程序的难度. 工作原理 并行计算模型通常从并行计算的设计和分析出发,将各种并行计算机

前言 本文是Hadoop最佳实践系列第二篇,上一篇为<Hadoop管理员的十个最佳实践>. MapRuduce开发对于大多数程序员都会觉得略显复杂,运行一个WordCount(Hadoop中hello word程序)不仅要熟悉MapRuduce模型,还要了解Linux命令(尽管有Cygwin,但在Windows下运行MapRuduce仍然很麻烦),此外还要学习程序的打包.部署.提交job.调试等技能,这足以让很多学习者望而退步. 所以如何提高MapReduce开发效率便成了大家很关注的问题.但

  什么是MapReduce? mapreduce 是一种软件框架 mapreduce job将任务分解为独立的块儿到不同的map task,进行并行处理: map任务输出会做相应的排序处理,并作为reduce 任务输入: 框架能很好的处理定时任务,进行监控并能够重新执行失败的任务. 计算和存储:mapreduce 和 haddoop:   通常来讲,计算节点和存储节点是同一个,即mapreduce框架和hadoop分布式文件系统运行在相同的节点集群,使得任务调度更加高效,网络带宽更聚合.  

之前的文章大量的内容在和大家探讨分布式存储,接下来的章节进入了分布式计算领域.坦白说,个人之前专业的重心侧重于存储,对许多计算的内容理解可能不是和确切,如果文章中的理解有所不妥,愿虚心赐教.本篇将和大家聊一聊分布式计算的一个子集:批处理. 批处理系统通常也叫脱机系统,需要大量的输入数据,运行一个作业来处理它,并产生一些输出数据.工作通常需要一段较长的时间(从几分钟到几天).批处理作业通常是周期性地运行的(例如,一天一次).批处理作业的主要性能度量通常是吞吐量. 1.MapReduce 批处理是我

本文基于hadoop2.x架构详细描述了mapreduce的执行过程,包括partition,combiner,shuffle等组件以及yarn平台与mapreduce编程模型的关系. mapreduce的简介和优点 mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是hadoop数据分析的核心. mapreduce的核心思想是将用户编写的逻辑代码和架构中的各个组件整合成一个分布式运算程序,实现一定程序的并行处理海量数据,提高效率. 海量数据难以在单机上处理,而一旦将单机版程序扩展到集群上进行分

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters(MapReduce: 简化大型集群下的数据处理) 作者:Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat Abstract(摘要) MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users s

经过前两篇文字的分析与设计,我们已经可以搭建出一个能够支持多游戏多渠道的聚合SDK服务端,但这只是理想化状态下的一个简化模型.如果接入渠道的逻辑都是按照理想化的简化过程来构建,那么对于支付的请求,我们可以简化成这样几步: 游戏客户端创建订单. 游戏客户端(通过TYPESDK客户端)调用渠道lib库中相应接口,发起支付. 用户在弹出的支付窗口完成支付. TYPESDK服务端等待渠道服务端的回调,收到回调后通知游戏服务端. 游戏服务端执行发货动作. 但是显然这个简化流程在实际上线时是不够满足需求的,

由于和第三方合作,需要知道第三方合作方有了订单后通知对方,如果每天查看数据太麻烦了,因此想到了用Kettle定时任务,先判断系统里有没有订单,如果有就执行查询调取订单数据并发送邮件作业,如果没有则不执行  这里用了kettle 条件栏里 计算表中的记录数 这个空间,通过自定义SQL 判断数据的行数,如果记录数>0 则有订单 则执行邮件步骤,<=0 则不执行

前言 很久没有写博客了,也是两个原因:一是自己觉得一直在班门弄斧,其实自己没什么技术可言:二是很多朋友的问题实际上可以自行解决,我经常觉得不该我来过问,或者是有时候我认为技术还得靠自己钻研,我一两句话不能让各位醍醐灌顶…… 不过还是偶尔做一下记录,免得博客界渐渐就把我淡忘了. 这篇博客主要给大家讲一下Spring中如何批量修改Bean的定义. 应用场景 我之前遇到一个很有意思的问题:我需要批量重定义特定类型的由Spring容器托管的Bean.具体体现在,我有很多控制器类(Controller)和

2.PersonImpl类的源码 public class PersonImpl implements Person { private String name; private int age; public void setName(String name) { this.name = name; } public void setAge(int age) { this.age = age; } public void info() { System.out.println("\t我叫&qu

一 前言 首先要澄清一下名字的混淆: 1 SSL(Secure Socket Layer)是netscape公司设计的主要用于web的安全传输协议.这种协议在WEB上获得了广泛的应用. 2 IETF(www.ietf.org)将SSL作了标准化,即RFC2246,并将其称为TLS(Transport Layer Security),从技术上讲,TLS1.0与SSL3.0的差别非常微小.由于本文中没有涉及两者间的细小差别,本文中这两个名字等价. 3 在WAP的环境下,由于手机及手持设备的处理和存储

//发送通知    UILocalNotification *notification=[[UILocalNotification alloc] init];       if (notification!=nil) {         NSDate *now=[NSDate new];         notification.fireDate=[now dateByAddingTimeInterval:10];//10秒后通知        notification.repeatInterv