相关文档

• Hadoop学习总结之三：Map-Reduce入门.doc

  1Map-Reduce的逻辑过程假设我们需要处理一批有关天气的数据其格式如下：按照ASCII码存储每行一条记录 每一行字符从0开始计数第15个到第18个字符为年 第25个到第29个字符为温度其中第25位是符号-00670119909999919500515070000004301199099999195005151200220043011990999991950051518-00110043

• Hadoop学习总结之四：Map-Reduce的过程解析.doc

  一客户端Map-Reduce的过程首先是由客户端提交一个任务开始的提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的：public static RunningJob runJob(JobConf job) throws IOException {? 首先生成一个JobClient对象? JobClient jc = new JobClient(job)? …

• OBIEE学习总结之入门.doc

  OBIEE学习总结之入门Author:周飞Creation Date:createdate MMMM d yyyyJul 12 2009Last Updated:createdate MMMM d yyyyJul 13 2009Document Ref:<Document Reference Number> Version:1.0Approvals:<Approver 1><

• Hadoop学习总结之一：HDFS简介.doc

  一HDFS的基本概念1.1数据块(block)HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块 和普通文件系统相同的是HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的 不同于普通文件系统的是HDFS中如果一个文件小于一个数据块的大小并不占用整个数据块存储空间1.2元数据节点(Namenode)和数据节点(datanode)元数据节

• Spark学习总结_-_入门.ppt

  单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级Spark学习总结徐聪kfuuser12618939195459一 简介 Spark是一个高效的分布式计算系统发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台Spark立足于内存计算相比Hadoop MapReduceSpark在性能上要高100倍而且Spark提供了比Hadoop更上层的API同样

• Hadoop入门培训.ppt

  单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级曾经我们与未来只是一个科技的距离但今天就是未来单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级

• Hadoop学习总结之二：HDFS读写过程解析.doc

  一文件的打开1.1客户端HDFS打开一个文件需要在客户端调用DistributedFileSystem.open(Path f int bufferSize)其实现为：public FSDataInputStream open(Path f int bufferSize) throws IOException {? return new DFSClient.DFSDataInputStrea

• hadoop总结.docx

  Hadoop概念：Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架Hadoop的特点：1. 可靠性（Reliable）：hadoop能自动地维护数据的多份副本并且在任务失败后能自动地重新部署（redeploy）计算任务2. 高效率（Efficient）：通过分发数据hadoop可以在数据所在的节点上并行的（parallel）处理它们这使得处理非常的快速3.扩容能力（Scalable）：能可

• hadoop(userguid)快速入门.doc

  Hadoop(quick start)快速入门目的 先决条件 支持平台 所需软件 安装软件 下载 运行Hadoop集群的准备工作 单机模式的操作方法 伪分布式模式的操作方法 配置 免密码ssh设置 执行 完全分布式模式的操作方法 目的这篇文档是帮助你快速完成单机上的Hadoop安装与使用以便你对 HYPERLINK file:E:hadoophadoop-0.20.2dochdfs_

• hadoop的map数计算.docx

  Hadoop中在计算一个JOB需要的map数之前首先要计算分片的大小计算分片大小的公式是：goalSize = totalSize = max { minSplitSize}splitSize = max (minSize min(goalSize ))totalSize是一个JOB的所有map总的输入大小即Map input bytes参数的默认值是2我们可以更改这个参数的值计算好了goal