代码: https://github.com/SkillyZ/java-spring/tree/master/skilly-hadoop/src/main/java/com/skilly/bigdata/matrix
2018-12-19
https://github.com/SkillyZ/java-spring/tree/master/skilly-hadoop 代码
2018-12-19
最新回答 / 陆米
懒不死你1 1_1,2_2,3_-2,4_02 1_3,2_3,3_4,4_-33 1_-2,2_0,3_2,4_34 1_5,2_3,3_-1,4_25 1_-4,2_2,3_0,4_2
2018-12-19
最新回答 / qq_世人如此功利_0
不是的,Combine在Shuffle之前Combine:在Map阶段,当所有数据处理完成后,Map Task对所有临时文件进行一次合并Shuffle:也称Copy阶段。Reduce Task从各个Map Task上远程复制一片数据,并针对某一片数据进行判断,如果其大小超过一定阀值,则写到磁盘上,否则直接放入内存中
2018-12-13
所谓的wordcount从词面意思直接理解就是对一个单词出现的次数进行统计,首先使用split将单词给分好行,然后用map方法做一个统计,接下来shuffle就是把相同的单词放在一起,最后的reduce就是同一个单词出现的总数
2018-11-28
已采纳回答 / _这个昵称已被占用了_
因为老师的例子种reduce的partition只有两个,输入有3个key,所以其中必须有两个key落到同一个partition内。所有相同的key汇聚到一个partition,没毛病。所有蓝色的key都在一个partition内,所有绿色的key都在一个partition内,所有黄色的也一样。只是可能有多个key公用一个partition而已。为什么蓝色和绿色的两个key会进入到一个partition呢,这个要看具体的key的值和shuffer算法。比如:蓝色key=1,绿色key=3,黄色key=2,...
2018-10-07