mapreduce

大数据文摘作品，原作者 | Ozan Onay，编译 | 高宁，朱璇，Aileen。MapReduce,Hadoop,Kafka……似乎每天都有新的名词出现，每天都会有看似很酷的新技术诞生。是否我们现在的系统框架已经过时了？是否应该效仿谷歌、亚马逊或者领英的技术和方式？本文作者提出的UNPHAT方法非常实用，它教你如何

引言 ：和 Hadoop 一样，Spark 提供了一个 Map/Reduce API（分布式计算）和分布式存储。二者主要的不同点是，Spark 在集群的内存中保存数据，而 Hadoop 在集群的磁盘中存储数据。 大数据对一些数据科学团队来说是 主要的挑战，因为在要求的可扩展性方面单机没有能力和容量来运行大

文 | 谭杨摘要Spark是一个Apache项目，它被标榜为“快如闪电的集群计算”。它拥有一个繁荣的开源社区，并且是目前最活跃的Apache项目。Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍。同时spark也

作者：飞总在Google的三驾马车里面，Google File System是永垂不朽的，也是基本上没有人去做什么进一步的研究的。BigTable是看不懂的，读起来需要很多时间精力。唯独MapReduce，是霓虹灯前面闪烁的星星，撕逼战斗的主角，众人追捧和喊打的对象。自从MapReduce这个词出来以后，不知道有多少篇

作者：虾皮多表关联和单表关联类似，它也是通过对原始数据进行一定的处理，从其中挖掘出关心的信息，下面进入一个实例。1 实例描述输入是两个文件，一个代表工厂表，包含工厂名列和地址编号列;另一个代表地址表，含ctoryname addressed的信息。包含地址名列和地址编号列。要求从输入数据中找出工厂名和地址名的对应关系，

作者：虾皮“ 数据去重”主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。 统计大数据集上的数据种类个数、 从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。下面就进入这个实例的 MapReduce 程序设计。1 实例描述对数据文件中的数据进行去重。数据文件中的每行都是一个数据。样例输入如下所示：1)

作者：虾皮前面的实例都是在数据上进行一些简单的处理，为进一步的操作打基础。“ 单表关联”这个实例要求从给出的数据中寻找所关心的数据，它是对原始数据所包含信息的挖掘。下面进入这个实例。1 实例描述实例中给出 child-parent(孩子——父母)表，要求输出 grandchild-grandparent(孙子——爷奶)

作者：虾皮“平均成绩”主要目的还是在重温经典“ WordCount”例子，可以说是在基础上的微变化版，该实例主要就是实现一个计算学生平均成绩的例子。1 实例描述对输入文件中数据进行就算学生平均成绩。输入文件中的每行内容均为一个学生的姓名和他相应的成绩，如果有多门学科，则每门学科为一个文件。要求在输出中每行有两个间隔的数

作者：虾皮“ 数据排序”是许多实际任务执行时要完成的第一项工作，比如学生成绩评比、 数据建立索引等。这个实例和数据去重类似，都是先对原始数据进行初步处理，为进一步的数据操作打好基础。下面进入这个示例。1 实例描述对输入文件中数据进行排序。 输入文件中的每行内容均为一个数字， 即一个数据。要求在输出中每行有两个间隔的数字

10月15日，云栖大会第二天，阿里云集中发布了DT PAI、 E-MapReduce、混合云、云服务器2.0、IOT解决方案等15款新品，并首度以产品、解决方案、大数据、开源、运维能力、生态等类别阐述，再次体现了其在计算领域的领先地位。 “我们将为创新创业者赋能，让计算成为DT世界的引擎。”阿里云资深总监李津表