MapReduce在实现PageRank算法中的应用
MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。这种模型的主要优点是它可以将计算任务分解成许多小任务，这些小任务可以并行处理，然后再将结果合并。PageRank算法则是一种用于网页排名的算法，它通过计算网页之间的链接关系来确定每个网页的重要性。 在实现PageRank时，MapReduce可以发挥重要作用。首先需要理...
【底层服务/编程功底系列】「大数据算法体系」带你深入分析MapReduce算法 — Shuffle的执行过程
Shuffle是什么 Shuffle作为MapReduce的核心步骤，扮演着重要的角色。对于深入理解MapReduce，对Shuffle的了解至关重要。然而，我发现在阅读相关资料时常常感到困惑，很难理清逻辑，反而越读越迷糊。最近，我为了进行MapReduce作业性能调优，不得不深入研究代码以了解Shuffle的运行机制。 Shuffle这个词通常意味着洗牌或弄乱，对于Java A...
MapReduce计数器,Tash的运行机制,shuffle过程,压缩算法
MapReduce当中的计数器计数器是收集作业统计信息的有效手段之一，用于质量控制或应用级统计。计数器还可辅助诊断系统故障。如果需要将日志信息传输到map 或reduce 任务， 更好的方法通常是看能否用一个计数器值来记录某一特定事件的发生。对于大型分布式作业而言，使用计数器更为方便。除了因为获取计数器值比输出日志更方便，还有根据计数器值统计特定事件的发生次数要比分析一堆日志文件容易得多。had....
32 MAPREDUCE的map端join算法实现
原理阐述适用于关联表中有小表的情形；可以将小表分发到所有的map节点，这样，map节点就可以在本地对自己所读到的大表数据进行join并输出最终结果，可以大大提高join操作的并发度，加快处理速度。实现示例1.在mapper类中预先定义好小表，进行join2.引入实际场景中的解决方案：一次加载数据库或者用distributedcache。public class TestDistributedCa....
31 MAPREDUCE的reduce端join算法实现
需求：订单数据表t_order：商品信息表t_product：假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在HDFS中，需要用mapreduce程序来实现一下SQL查询运算：select a.id,a.date,b.name,b.category_id,b.price from t_order a join t_product b on a.pid = b.id实现机制通过将关联的条件作为ma.....
MapReduce稍微高级编程之PageRank算法的实现
一、概念： PageRank是Google专有的算法，用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他网页而言的重要程度。是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1997年创造的。PageRank实现了将链接价值概念作为排名因素。这幅图表示的是一个简单的网络，下面介绍几个名词： 入链：指向该页面的链接为入链，入链相当于投票，到一个页面的超链接相当于对该页投一票。 入链数量：如果一个页面节点...
KMeans算法的Mapreduce实现
Hive数据分析... 4 一、数据处理.... 4 1.1处理不符合规范的数据。... 4 1.2访问时间分段。... 5 二、基本统计信息.... 6 三、数据属性基础分析.... 6 3.1用户ID分析... 6 3.1.1UID的查询次数。... 6 3.1.2UID频度排名分析。... 7 3.2搜索关键词分析... 8 3.2.1热词分析... 8 3.2.2使用几个单词...
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