问答 2017-10-23 来自:开发者社区

MaxCompute用户指南:MapReduce:功能介绍:基本概念

Map/Reduce Map 和 Reduce 分别支持对应的 map/reduce 方法,setup 及 cleanup 方法。setup 方法在 map/reduce 方法之前调用,每个 Worker 调用且仅调用一次。 cleanup 方法在 map/reduce 方法之后调用,每个 Worker 调用且仅调用一次。 相关的使用示例请参见 示例程序。 排序 支持将Map 输出...

问答 2017-10-23 来自:开发者社区

MaxCompute用户指南:MapReduce:功能介绍:作业提交

MaxCompute 客户端提供一个 Jar 命令用于运行 MapReduce 作业,具体语法如下所示:     Usage: jar [] [ARGS]        -conf          ...

问答 2017-10-23 来自:开发者社区

MaxCompute用户指南:MapReduce:概要:开源兼容MapReduce

MaxCompute(原 ODPS)有一套原生的 MapReduce 编程模型和接口,简单来说,这套接口的输入输出都是MaxCompute 中的 Table,处理的数据是以 Record 为组织形式的,它可以很好地描述 Table 中的数据处理过程。但是与社区的Hadoop 相比,编程接口差异较大。Hadoop 用户如果要将原来的 Hadoop MR 作业迁移到 MaxCompute 的 MR中....

问答 2017-10-23 来自:开发者社区

MaxCompute用户指南:MapReduce:概要:扩展MapReduce

传统的 MapReduce 模型要求每一轮 MapReduce 操作之后,数据必须落地到分布式文件系统上(比如 HDFS 或MaxCompute 表)。而一般的 MapReduce 应用通常由多个 MapReduce 作业组成,每个作业结束之后需要写入磁盘,接下去的Map 任务很多情况下只是读一遍数据,为后续的 Shuffle 阶段做准备,这样其实造成了冗余的 IO 操作。 MaxCompute....

问答 2017-10-23 来自:开发者社区

MaxCompute快速入门:编写MapReduce

本文将为您介绍安装好 MaxCompute 客户端后,如何快速运行 MapReduce WordCount 示例程序。如果您使用 Maven,可以从 Maven 库 中搜索 odps-sdk-mapred 获取不同版本的 Java SDK。相关配置信息如下所示:     com.aliyun.odps    odps-...

文章 2017-09-13 来自:开发者社区

【Coursera课程笔记】Web智能和大数据Week3_MapReduce

本文目的 到今天为止,Coursera上的课程Web Intelligence and Big Data[5]已经上到Week 3(从0开始计数,实际上是4周)。前几周讲了一些机器学习的算法,如LHS,PageRank,朴素贝叶斯分类器等。但是光有这些算法还不够,特别是在当前这种海量数据(Big Data)盛行的年代。所以,Week 3就聊到了一种通用的大数据处理解决方法 ——Map R...

【Coursera课程笔记】Web智能和大数据Week3_MapReduce
问答 2017-08-24 来自:开发者社区

MaxCompute 的 自定义函数(UDF) 或 MapReduce 对资源的读取有一定的限制

MaxCompute 的 自定义函数(UDF) 或 MapReduce 对资源的读取有一定的限制

问答 2017-08-24 来自:开发者社区

MaxCompute的MR要开始收费了,SQL作业不是也用的MapReduce么,如何计费?

MaxCompute的MR要开始收费了,SQL作业不是也用的MapReduce么,如何计费?

问答 2017-08-14 来自:开发者社区

MaxCompute MapReduce(MR)如何收费?

2017年8月16日,MaxCompute开启对MapReduce任务进行计费。 MaxCompute MapReduce 采用的计费标准为:MR任务当日计算费用=当日总计算时* 0.46元(人民币)一个MR任务一次执行成功的计算时=任务运行时间(小时)*任务调用的core数量。如一个MR任务一次执行成功是调用了100core并花费0.5小时,那么本次执行计算时为:0.5小时×100core=5....

文章 2017-07-21 来自:开发者社区

从MapReduce的执行来看如何优化MaxCompute(原ODPS) SQL

SQL基础有这些操作(按照执行顺序来排列): from join(left join, right join, inner join, outer join ,semi join) where group by select sum distinct count order by 如果我们能理解mapreduce是怎么实现这些SQL中的基本操作的,那么我们将很容易理解怎么优化SQL写法。接下...

从MapReduce的执行来看如何优化MaxCompute(原ODPS) SQL

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