业务场景大概是这样的,这里由两个hive表格,tableA 和 tableB, 格式内容都是这样的: uid cate1 cate2 在hive QL中,我们知道union有着自动去重的功能,但是那是真对几行内容完全一致的情况下才可以.现在我们要进行去重的情况是根据uid进行去重. 也就是说可能存在这种情况: 1234 老师 唱歌 1234 老师 跳舞 对于hive表格中的这两行数据我们只想要保留其中的一行. 针对这种情况,我们做的大致思路就是,取两个表格数据的时候同时人为加上一个flag,然后

http://blog.csdn.net/chaoping315/article/details/6221440 在hadoop 中一个Job中可以按顺序运行多个mapper对数据进行前期的处理,再进行reduce,经reduce后的结果可经个经多个按顺序执行的mapper进行后期的处理,这样的Job是不会保存中间结果的,并大大减少了I/O操作. 例如:在一个Job中,按顺序执行 MAP1->MAP2->REDUCE->MAP3->MAP4 在这种链式结构中,要将MAP2与REDU

完成了第一个mapReduce例子,记录一下. 实验环境: hadoop在三台ubuntu机器上部署 开发在window7上进行 hadoop版本2.2.0 下载了hadoop-eclipse-plugin-2.2.0.jar放入eclipse的plugin文件夹中,重启后有如下标识 下方右击: add hadoop location 此时,eclipse 左侧会有 上图即简单的实现了一个嵌于eclipse中的用于访问hdfs系统的client端,其中可以增删改查文件. ------------

MapReduce 最简单的 MapReduce应用程序至少包含 3 个部分:一个 Map 函数.一个 Reduce 函数和一个 main 函数.main 函数将作业控制和文件输入/输出结合起来.在这点上,Hadoop 提供了大量的接口和抽象类,从而为 Hadoop应用程序开发人员提供许多工具,可用于调试和性能度量等. MapReduce 本身就是用于并行处理大数据集的软件框架.MapReduce 的根源是函数性编程中的 map 和 reduce 函数.它由两个可能包含有许多实例(许多 Map

关于hadoop中的map过程,我的理解是每一个map系统会开启一个JVM进程来处理,map之间相互并行,map函数内串行.这样的想法是否正确? 由于想在hadoop集群上算一个初始输入数据不多,但是计算很复杂的程序,希望通过mapreduce来达到并行计算的目的.可以通过job.setNumReduceTasks(0);语句设置reduce个数为0,只使用map来计算.但是设置map的个数时遇到了问题:新的API中job没有类似setNumMapTasks()这样的方法; 在运行时加入参数-D

从引用聊到深浅拷贝,从深拷贝过渡到ES6新数据结构Map及Set,再到另一个map即Array.map()和与其类似的Array.flatMap(),中间会有其他相关话题,例如Object.freeze()与Object.assign()等等. 前言 一边复习一边学习,分清引用与深浅拷贝的区别,并实现浅拷贝与深拷贝,之后通过对深拷贝的了解,拓展到ES6新数据结构Map及Set的介绍,再引入对另一个数组的map方法的使用与类似数组遍历方法的使用.通过一条隐式链将一长串知识点串联介绍,可能会有点杂,

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出

一.概述 函数, 就是用一些语句组织起来实现一组特定的功能, 用来重复调用. 函数的作用及意义:最大化的重用代码和最小化的代码冗余以及对流程的分解. Python中有哪些函数: 内建的函数 第三方模块中的函数 自定义的函数 关于内置函数, 参考: http://python.usyiyi.cn/python_278/library/functions.html http://www.cnblogs.com/huangweimin/p/5619633.html 二.自定义函数 def语句声明, 函

map和reduce都是Python中的内置函数 map函数接受两个参数,第一个参数是函数,第二个参数是列表,将函数依次作用于列表中的元素,并返回一个元素 reduce同样以函数和列表作为参数,区别在于,reduce的函数参数,接收两个参数,为列表参数的元素与之前运算的函数结果.可用于求和等. map和reduce大大减少了代码量,提高了代码的易读性.可根据需求配合python的其他内置函数使用,比如lambda,capitalize等.

RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中.   如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出

java8中的map和reduce 标签: java8函数式mapreduce 2014-06-19 19:14 10330人阅读 评论(4) 收藏 举报  分类: java(47)  FP(2)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. java8中最受人期待的就是lambda,引入了map和reduce.map和reduce可以构成几乎所有的函数式操作. map final List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4); 

转自:http://www.blogjava.net/vagasnail/articles/301140.html?opt=admin 介绍下Python 中 map,reduce,和filter 内置函数的方法: 一:map map(...) map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list 说明: 对sequence中的item依次执行function(item),执行结果输出为list. 例子: >>> map(str, ran

Python特殊语法:filter.map.reduce.lambda [转] python内置了一些非常有趣但非常有用的函数,充分体现了Python的语言魅力! filter(function, sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回:>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0 &

转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/re

转自:http://www.blogjava.net/vagasnail/articles/301140.html?opt=admin 介绍下Python 中 map,reduce,和filter 内置函数的方法: 一:map map(...) map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list 说明: 对sequence中的item依次执行function(item),执行结果输出为list. 例子: >>> map(str, ran

map(函数名,可遍历迭代的对象) # 列组元素全加 10 # map(需要做什么的函数,遍历迭代对象)函数 map()遍历序列得到一个列表,列表的序号和个数和原来一样 l = [2,3,4,5,6,7,8] t = list(map(lambda x:x+10,l)) #遍历 l,l 里的元素全加10 map得到的结果是可迭代对象所以要list print(t) #===>[12, 13, 14, 15, 16, 17, 18] filter(函数名,可遍历迭代的对象) # filter(返回

这一节,我们将主要学习用于list的三个内建函数: filter(), map(), 和 reduce(). 1.filter(function, sequence)  逐个从sequence中取一个元素,传入function,返回一个使function为真的序列. 如果参数sequence是str.unicode或者tuple,则返回相同的类型,否则都返回一个list 参数function:只有一个参数的函数,如果function为None,filter()将返回整个sequence. 参数s

Hadoop在运行一个mapreduce job之前,需要估算这个job的maptask数和reducetask数.首先分析一下job的maptask数,当一个job提交时,jobclient首先分析job被拆分的split数量,然后吧job.split文件放置在HDFS中,一个job的MapTask数量就等于split的个数. job.split中包含split的个数由FileInputFormat.getSplits计算出,方法的逻辑如下: 1.  读取参数mapred.map.tasks,

Map函数: 原型:map(function, sequence),作用是将一个列表映射到另一个列表, 使用方法: def f(x): return x**2 l = range(1,10) map(f,l) Out[3]: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] Reduce函数 原型:reduce(function, sequence, startValue),作用是将一个列表归纳为一个输出,使用方法: def f2(x,y): return x+y reduce

今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U