分类：海量数据处理面试题
1.海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
　　首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到ip是32位的，最多有个2^32个ip。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，在找出每个小文件中出现频率最大的ip（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的ip中，找出那个频率最大的ip，即为所求。
或者如下阐述：
　　算法思想：分而治之+Hash
1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理；
2.可以考虑采用&分而治之&的思想，按照IP地址的hash(ip)%1024,把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址；
3.对于每个小文件，可以构建一个ip为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个ip地址；
4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的ip，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的ip；
2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有的检索串都记录下来，每个查询串的长度是1-255字节；
　　假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复读比较高，虽然总数是一千万，但如果出去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。）请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1g。
第一步、先对这批海量数据预处理，在O（N）的时间内用Hash表完成统计。
第二步，借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为Nlogk.
即，借助堆结构，我么可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一个K（该题目中是10）大小的小根堆，然后遍历300万的query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：o(N)+n`*o(logk),(N为1000万，N&为300万)。
或者，采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0.最后用10个元素的最大堆来对出现的频率进行排序。
3.有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M，返回频数最高的100个词。
顺序读文件中，对于每个词X，取hash(X)%5000,然后按照该值存到5000个小文件（记为x0,x1,x2...x4999）中.这样每个文件大概是200k左右。
如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。
　　对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100个词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件，下一步就是把这5000个文件进行归并（类似于归并排序）的过程了。
4.有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。&
还是典型的TOP K算法，解决方案如下：
方案1：顺序读取10个文件，按照hash（query）%10的结果将query写入到另外10个文件（记为）中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。
找一台内存在2G左右的机器，依次对用hash_map(query,query_count)来统计每个query出现的次数。利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。将排序好的query和对应的query_count输出到文件中。这样得到了10个排序好的文件（记为）。
对这10个文件进行归并排序（内排序与外排序相结合）。　　
一般query的总量是有限的，只是重复的次数比较多而已，可以对于所有的query，一次性就可以加入到内存了。这样，我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。
与方案1类似，但在昨晚hash，分成多个文件后，可以交给多个文件来处理，采用分布式的架构来处理（比如mapreduce），最后在进行合并。
5.给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？
方案1：可以估计每个文件的大小为5G*64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理，考虑采取分而治之的方法。
　　遍历文件A，对每个url求取hash（url）%1000,然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为a0,a1,...,a999）中，这样每个小文件大约为300M。
　　遍历文件b,采取和a相同的方式将url分别存储到1000小文件（记为a0vsb0,a1vsb1,...,a999vsb999）中，不对应的小文件不可能相同的url.然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。
　　求每队小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。然后遍历另一个小文件的每个url,看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url,存到文件里面就可以了。
　　方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter,4G内存大概可以表示340亿bit。将其中一个文件中的url使用bloom filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter,如果是，那么该url应该是共同的url（注意会有一定的错误率）。
Bloom filter日后会在本BLOG内详细阐述。
6.在2.5亿个整数中找到不重复的整数，注，内存不足以容纳这2.5亿个整数。
　　方案1：采用2-Bitmap（每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义）进行，共需内存2^32*2bit=1GB内存，还可以接受。然后扫描这2.5亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01,01变10,10保持不变。扫描完事后，查看bitmap,把对应位是01的整数输出即可。
　　方案2：也可以用与第1题类似的方法，进行划分小文件的方法，然后在小文件中找出不重复的整数，并排序，然后再进行归并，注意去除重复的元素。
7.腾讯面试题：给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个整数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数中？
方法一：申请512M的内存，一个bit位代表一个unsigned int 值。读入40亿个数，设置相应的bit位，读入要查询的数，查看相应的bit是否为1，为1表示存在，为0表示不存在。
方法二：这个问题在《编程珠玑》里有很好的描述，大家可以参考下面的思路，探讨一下：
又因为2^32为40亿多，所以给定一个数可能在，也可能不在其中；
这里我们把40亿个数中的每一个用32位的二进制来表示
假设这40亿个数开始放在一个文件中。
然后将这40亿个数分成二类：
1.最高位为0
2.最高位为1
并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数《=20亿，而另一个》=20亿（这相当于折半了）；
与要查找的数的最高位比较并接着进入相应的文件再查找
再然后把这个文件为又分成两类：
1.次最高位为0
2.次最高位为1
并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数《=10亿，而另一个》=10亿（这相当于折半了）
与要查找的数的次最高位比较并接着进入相应的文件再查找。
以此类推，就可以找到了，而且时间复杂度为o(logn),方案2完。
附：这里，再简单介绍下，位图方法
使用位图法判断整型数组是否存在重复
判断集合中存在重复是常见编程任务之一，当集合中数据量比较大时我们通常系统少进项几次扫描，这时双重循环就不可取了。
　　位图法比较适合于这种情况，它的做法是按照集合中最大元素max创建一个长度为max+1的新数组，然后再次扫描原数组，遇到几就给新数组的第几个位置上1，如遇到5就给新数组的第六个元素置1，这样下次在遇到5想置位时发现新数组的第六个元素已经是1了，这说明这次的数据肯定和以前的数据存在重复。这种给新数组初始化时置零其后置一的做法类似于位图的处理方法故称位图法。它的运算次数最坏的情况为2N，如果已知数组的最大值即能事先给新数组定长的话效率还能提高一倍。
8.怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？
方案1：先做hash，然后求模映射为小文件，求出每个小文件中重复次数最多的一个，并记录重复次数，然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求
9.上千万或上亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前n个数据
上千万或上亿的数据，现在的机器的内存应该能存下，所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数。然后就是去出前N个出现次数最多的数据了。可以使用堆机制
10.一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出实践复杂度分析。
这题是考虑时间效率，用trie树统计每个词出现的次数，时间复杂度是O（n*le）(le表示单词的平均长度)。然后是找出出现最频繁的前10个词，可以用堆实现，时间复杂度是O（n*lg10）,所以总的时间复杂度是O（n*le）与O(n*lg10)中较大的哪一个。
附，100W个数中找出最大的100个数。
五、双层桶划分---其实本质上就是分而治之的思想，重在&分&的技巧上！
适用范围：第K大，中位数，不重复或重复的数字
基本原理及要点：因为元素范围很大，不能利用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，然后最后在一个可以接受的范围内进行。可以通过多次缩小，双层只是一个例子。
问题实例：
1）2.5亿个整数中找出不重复的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数
　　有点像鸽巢原理，整数个数为2^32，也就是，我们可以将这2^32个数，&划分为2^8个区域（比如用单个文件代表一个区域），然后将数据分离到不同的区域，然后不同的区域在利用bitmap就可以解决了，也就是说只要有足够的磁盘空间，就可以方便的解决问题。
2).5亿个int找它们的中位数
这个例子比上面的那个更明显。首先我们把int划分为2^16个区域，然后读取数据统计落到各个区域中的数的个数，之后我们根据统计结果就可以判断中位数落在那个区域，同时知道这个区域的第几大数刚好是中位数。然后第二次扫描我们只统计落在这个区域中的那些数就可以了。
六、数据库索引
使用范围：大数据量的增删改查
基本原理及要点：利用数据的设计实现方法，对于海量的增删改查进行处理。
七、倒排索引（Inverted index）
使用范围：搜索引擎、关键字查询
基本原理及要点：为何叫倒排索引？一种索引方法，被用来存储在全本搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。
以英文为例，下面是要被索引的文本：
T0="it is what it is"
T1="what is it"
T2="it is a banana"
我们就是得到下面的反向文件索引
"banana":{2}
"is":{0,1,2}
"it":{0,1,2}
"what":{0,1}
检索的条件"what","is","it"将对应集合的交集
正向索引开发出来用来存储每个文档的单词的列表，正向索引的查询往往满足每个文档有序频繁的全文查询和每个单词在检验文档中的验证这样的查询。在正向索引中，文档占据了中心的位置，每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。也就是说文档指向了它包含的那些单词，而反向索引则是单词指向了包含它的文档，很容易看到这个反向的关系。
问题实例：文档检索系统，查询那些文件包含了某个单词，比如常见的学术论文的关键词检索。
八、外排序
使用范围：大数据的排序，去重
基本原理及要点：外排序的归并方法，置换选择败者树原理，最有归并树
问题实例：
1）.有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16个字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。
这个数据具有很明显的特点，词的大小为16个字节，但是内存只有1m做hash有些不够，所以可以用来排序，内存可以当输入缓冲区使用。
九、trie树
使用范围：数据量大，重复多，但是数据种类小可以放入内存
基本原理及要点：实现方式，节点孩子的表示方式
扩展：压缩实现
问题实例：
1)有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都是可能重复，要你按照query的频度排序
2）1000万字符串，其中有些是相同的（重复），需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。请问怎么设计和实现？
3）寻找热门查询：查询串的重复读比较高，虽然总数是1千万，但如果去除重复后，不超过3百万个，每个不超过255字节。
十、分布式处理mapreduce
使用范围:数据量大，但是数据类小可以放入内存
基本原理及要点：将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果归约
问题实例：
1).The canonical example application of MapReduce is a process to count the appearances of each different word in a set of documents:
2).海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10.
3).一共有N个机器，每个机器上有N个数。每个机器最多存O（n）个数并对它们操作。如何找到N^2个数的中数（median）?
经典问题分析
　　上千万or亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前N个数据，分两种情况：可一次读入内存，不可一次读入。
　　可用思路：trie树+堆，数据库索引，划分子集分别统计，hash,分布式计算，近似统计，外排序
　　所谓的是否能一次读入内存，实际上应该指取出重复的数据量。如果取出重复的数据量可以放入内存，我们可以为数据创建字典，比如通过map,hashmap,trie,然后直接进行统计即可。当然在更新每天数据出现次数的时候，我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据，当然这样导致维护次数增加，不如完全统计后再求前N大效率高。
　　如果数据无法放入内存，一方面我们可以考虑上面的字典方法能否被改进以适应这种情形，可以做的改变就是把字典存放到硬盘上，而不是内存，这可以参考数据库的存储方法。
　　当然还有更好的方法，就是可以采用分布式计算，基本上就是map-reduce过程，首先可以根据数据值或者把数据hash（md5）后的值，将数据按照范围划分到不同的机子，最好可以让数据划分后可以一次读入内存，这样不同的机子负责处理各种的数值范围，实际就是map。得到结果后，各个机子只需拿出各自的出现次数最多的前N个数据，然后汇总，选出所有的数据中出现次数最多的前N个数据，这实际就是reduce过程。
　　实际上可能想直接将数据均分到不同的机子上进行处理，这样是无法得到正确的解的。因为一个数据可能被均分到不同的机子上，而另一个则可能 完全聚集到一个机子上，同时还可能存在具有相同数目的数据。比如，我们要找出次数最多的前100个，我们将1000万的数据分布到10台机器上，找到每台出现次数最多的前100个，归并之后这样不能保证找到真正的第100个，因为比如出现次数最多的第100个可能有1万个，但是它被分到了10台机器上，这样在每台上只有1千个，假设这些机子排名在1000个之前的那些都是单独分布在一台机器上的，比如有1001个，这样本来具1万个的这个就会被淘汰，即使我们让每台机器选出出现次数最多的1000个再归并，仍然会出错，因为可能存在大量个数为1001个的发生聚集。因此不能将数据随便均分到不同机器上，而是要根据hash后的值将它们映射到不同的机子上处理，让不同的机器处理一个数值范围。
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hadoop（9）
通过map reduce统计应用ip访问次数
1:数据源文件准备
数据源文件：access.log
内容如下：部分：
2：上传数据源文件到hdfs中
将此文件上传到hadoop hdfs文件系统中：
hadoop fs -put access.log /ip/input/
3：编写map reduce程序：
package com.wangmm.hadoop.
import java.io.IOE
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxE
import org.apache.hadoop.conf.C
import org.apache.hadoop.fs.FileS
import org.apache.hadoop.fs.P
import org.apache.hadoop.io.LongW
import org.apache.hadoop.io.T
import org.apache.hadoop.mapreduce.J
import org.apache.hadoop.mapreduce.M
import org.apache.hadoop.mapreduce.R
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputF
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputF
public class IPCounter {
static final String IN_PUT = &hdfs://icity0:9000/ip/input&;
static final String OUT_PUT = &hdfs://icity0:9000/ip/output&;
public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(IN_PUT), conf);
Path outPath = new Path(OUT_PUT);
if(fileSystem.exists(outPath)){
fileSystem.delete(outPath,true);
Job job = new Job(conf, IPCounter.class.getSimpleName());
job.setJarByClass(IPCounter.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(IN_PUT));
FileInputFormat.setInputPaths(job, IN_PUT);
job.setMapperClass(IpMapper.class);
job.setReducerClass(IpReduce.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath);
job.waitForCompletion(true);
static class IpMapper extends Mapper&LongWritable, Text, Text, LongWritable&{
protected void map(LongWritable key, Text value, org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper&LongWritable,Text,Text,LongWritable&.Context context) throws java.io.IOException ,InterruptedException {
System.out.println(value.toString());
String ip[] = value.toString().split(&- -&);
for (int i = 0; i & ip. i++) {
System.out.print(ip[0].toString());
System.out.println(&------------------&);
String ipStr = ip[0].toString().trim();
System.out.println(ipStr+&-----&);
context.write(new Text(ipStr), new LongWritable(1));
static class IpReduce extends Reducer&Text,LongWritable,Text, LongWritable&{
protected void reduce(Text k2, java.lang.Iterable&LongWritable& v2, org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer&Text,LongWritable,Text,LongWritable&.Context context) throws java.io.IOException ,InterruptedException {
Long counts = 0L;
for (LongWritable v : v2) {
counts += v.get();
context.write(k2, new LongWritable(counts));
工程截图：
4：运行map reduce程序
5：查看hdfs结果
[hadoop@icity0 ~]$ hadoop fs -cat /ip/output/part-r-00000
Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.
172.16.17.166 31
172.16.17.198 79
172.16.18.148 186
172.16.16.219 1256
172.16.35.141 1102
172.16.35.146 2986
172.16.35.159 6
至此，简单的通过map reduce 实现的ip访问次数统计完成。
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重新安装浏览器，或使用别的浏览器第一个Map/Reduce程序
来源：本站原创&
1. 前面遇到的问题：WordCount在 cygwin中执行没问题，但是eclipse中一直存在问题
参考：http://sunjun041640./blog/static// 已经说的很详细了，
我在eclipse的Advanced parameters中设置还是没有生效，所有还是选择利用代码解决了，conf.set("mapred.child.tmp", "d:/hadoop/temp");
2. 入职第一个任务
1.描述：根据包名进行PV和UV的统计
IP (自己定义的名字，实际文件中不存在)
PV是浏览量，UV是独立访客，所有PV就是每个包被访问的总次数，UV就是在PV的基础上去重
3.算法设计
先以UDID-PACK为第一个Map的key，以1为value。第一次Map后输出为（ , 1）（ , 1）（ , 1）(,1)；在经过排序和分组后，Reduce看到以下输入：（,[1,1]）（,[1]）(,[1]),然后Reduce中统计（和wordCount类似），最后输出为（1-oschiane,2）（,1）(,1)，保存到文件中的格式应该是：
第二个Map/Reduce过程要开始计算PV和UV了。以PACK为key，以COUNT为value，第二次Map后输出为（,2）（,1）(,1)，同样在排序和分组后，Reduce得到的输入为（,[2,1]）（,[1]），在Reduce对数组的值进行sum得到的就是PV，对数组的长度sum后得到的就是UV。
第一次写Hadoop，用了一个笨方法。2个Map/Reduce过程写在了2个工程中，第二个工程使用第一个工程的输出作为输入
http://blog.csdn.net/chaoping315/article/details/6221440（这是个旧版本的解决方案）
第一个Map/Reduce
public static class UDID_PACK_Mapper extends
Mapper&Object, Text, Text, IntWritable& {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// split(,)第2个字段是UDID，第11个字段是包名
String line = value.toString();
String details[] = line.split(",");
String UDID = details[1];
String PACK = details[10];
String UDID_PACK_String = UDID + "-" + PACK;
word.set(UDID_PACK_String);
if(!"null".equals(UDID) && !"".equals(UDID)){
context.write(word, one);
public static class UDID_PACK_Reducer extends
Reducer&Text, IntWritable, Text, IntWritable& {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable&IntWritable& values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
result.set(sum);
context.write(key, result);
第二个Map/Reduce
public static class PACK_Mapper extends
Mapper&Object, Text, Text, IntWritable& {
private IntWritable packCount = new IntWritable();
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
//234-com.TE.wallpaper.ReceiverRestrictedContext
// split("\\s{1,}"),再split("-")
String line = value.toString();
String first[] = line.split("\\s{1,}");
String second[] = first[0].split("-");
String PACK = second[1];
int COUNT = Integer.parseInt(first[1]);
word.set(PACK);
packCount.set(COUNT);
context.write(word, packCount);
public static class PACK_Reducer extends
Reducer&Text, IntWritable, Text, IntWritable& {
private IntWritable packPV = new IntWritable();
private IntWritable packUV = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable&IntWritable& values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
int length = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
packPV.set(sum);
packUV.set(length);
context.write(key, packPV);
context.write(key, packUV);
1.运行用run on hadoop 的方式，用open run dialog的方式不会编译
####遗留问题####
1.一个工程中执行2个Map/Reduce
我在程序中尝试建2个job去执行，但是第二个Job的Map的输入时第一个Job的输出，不知道该怎么设置，请大侠赐教。
--------- 低头拉车，抬头看路
1. 前面遇到的问题:WordCount在 cygwin中执行没问题,但是eclipse中一直存在问题 参考:http://sunjun041640./blog/static// 已经说的很详细了, 我在eclipse的Advanced parameters中设置还是没有生效,所有还是选择利用代码解决了,conf.set(&mapred.child.tmp&, &d:/hadoop/temp&);
1.在eclipse中配置hadoop插件 将hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar 复制到eclipse/plugins目录下,重启eclipse. 2.打开MapReduce视图 Window-& Open Perspective -& Other 选择Map/Reduce,图标是个蓝色的象. 3.添加一个MapReduce环境 在eclipse下端,控制台旁边会多一个Tab,叫&Map/ReduceLocations&,在下面空白的地方点右键,
报道在链接里Google Replaces MapReduce With New Hyper-Scale Cloud Analytics System. 另外像cloudera这种依赖于Hadoop的公司是不是前景不看好? 布丁: 昨天我边盯着一个 MapReduce job 边听 Google I/O, 听到 Urs 说我们都不用 MapReduce 了好桑心,虽然 Google 内部系统通常只有 deprecated 和 experimental 两种状态,但真不带拿 MapReduce 这
这篇文章主要介绍了Ruby中的类Google Map/Reduce框架Skynet介绍,Skynet是一款创建分布式应用程序的框架,需要的朋友可以参考下 Skynet是一个很响亮的名字,因为它是阿诺施瓦辛格主演的经典系列电影&终结者&里面的统治人类的超级计算机网络.不过本文的Skynet没这么恐怖,它是一个ruby版本的Google Map/Reduce框架的名字而已. Google的Map/Reduce框架实在太有名气了,他可以把一个任务切分为很多份,交给n台计算机并行执行,返回的结果再并行
数据.例子,修改自:&Hive with Python example& 首先来看一下数据: # 四号程序员
1 2 3 4 5 hive& select * OK 1 3 2 2 3 1 假设,我们要输出每一列的md5值.在目前的hive中是没有这个udf的. 我们看一下Python的代码: # 四号程序员
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12
Skynet是一个很响亮的名字,因为它是阿诺施瓦辛格主演的经典系列电影&终结者&里面的统治人类的超级计算机网络.不过本文的Skynet没这么恐怖,它是一个ruby版本的Google Map/Reduce框架的名字而已. Google的Map/Reduce框架实在太有名气了,他可以把一个任务切分为很多份,交给n台计算机并行执行,返回的结果再并行的归并,最后得到运算的结果.据说Google一个搜索结果会Map到7000台服务器并行执行,这么多么可怕的分布式运算能力阿!有了Map/Reduce,程序
操作系统理论毫无任何理由地&认为&分时调度优于批处理调度. 严重怀疑这是IBM的一个阴谋:即利用分时策略浪费用户的大型机资源.以便销售出去更多的当时很赚钱的大型主机.因为分时理论的提出时间正好是IBM的大型机最好卖的时候:1960s(又象是1959.反正那几年). WEB服务系统架构的主要目标是事务处理或请求处理(软件架构的目标驱动论认为架构并没有唯一的评价标准.因为架构的目标不同,所以评价标准也不同.这曾导致架构学研究方向的转变.因为目标不同,学界或业界自然就都没有办法得到一种通用的
Map/Reduce的真正实质不是高阶函数.它的真正实质是中间结果思想的应用. 当我把一个大型任务给系统时,系统只会把它当成一个任务.系统当然可以考虑把它切分,但这并不会在所有的情况下有效.因为系统并不了解也不能理解真正的应用.它的&智能&是非常有限的.在大部分情况下,系统将花费大量的内存来处理大型任务,并且由于算法设计上的缺陷,系统很可能还未到任务完成就遇到内存不足的情况(如果系统或程序未能做好或对当前的情况未做好充分的考虑---典型的,软件的最高要求内存高于系统实际拥有的内存).总
lambda: 提到 Lambda演算,更多时候是与函数式编程纠缠在一起的.这种设计思想讲究抛弃变量和状态,使用纯函数的递归系统来构建程序(个人理解).虽然函数式编程与 Python 的面向对象背道而驰,但并不妨害 Python 借鉴其中某些有价值的内容.即是说,并不能因为 lambda 的存在就认为 Python 是一门函数式编程语言,它只是因为在某些细节上显得更有效率而被引入的.比如 Python 里用 lambda 来定义匿名函数,并与标题中提到的 apply() 等内建函数一起构建一些程
随着越来越多的公司采用Hadoop,它所处理的问题类型也变得愈发多元化.随着Hadoop适用场景数量的不断膨胀,控制好怎样执行以及何处执行map任务显得至关重要.实现这种控制的方法之一就是自定义InputFormat实现. InputFormat 类是Hadoop Map Reduce框架中的基础类之一.该类主要用来定义两件事情: 数据分割(Data splits) 记录读取器(Record reader) 数据分割 是Hadoop Map Reduce框架中的基础概念之一,它定义了单个Map任
这篇文章主要介绍了Python中的高级函数map/reduce使用实例,Python内建了map()和reduce()函数,本文就讲解如何使用它,需要的朋友可以参考下 Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文&MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters&,你就能大概明白map/reduce的概念. 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列
这篇文章主要介绍了Python中的特殊语法:filter.map.reduce.lambda介绍,本文分别对这个特殊语法给出了代码实例,需要的朋友可以参考下 filter(function, sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回: &&& def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0 &gt
MAP/REDUCE的工作逻辑是这样的:将一个大任务分解成多个小任务,以提供在多个互不相关的节点上执行它的可能.而每个小任务当然必须返回一定的结果以方便后续处理,这个就是中间结果.其中用来得到中间结果的函数就是MAP函数,而用来进行后续处理的函数就是REDUCE函数.MAP函数的功能从总体上说是将输入映射到中间结果.而REDUCE函数的功能则是将中间结果映射到最终的结果.其中因为中间结果是在分布式系统上得到的,所以其在整个系统中的分布也是'分布式'的,因此可能要求在将它送往计算的下一阶段即RED
定义一个map对象,其元素的键是家族姓氏,元素的值是家族中孩子的名字. 查找指定的姓氏检验你的程序. #include&iostream& #include&map& #include&vector& #include&string& int main() { map&string,vector&string& & nameM cout&&&***Enter las
第一部分:组件 Combiner 什么是Combiner? combine函数把一个map函数产生的&key,value&对(多个key, value)合并成一个新的&key2,value2&. 将新的&key2,value2&作为输入到reduce函数中,其格式与reduce函数相同. 这样可以有效的较少中间结果,减少网络传输负荷. 什么情况下可以使用Combiner? 可以对记录进行汇总统计的场景,如求和. 求平均数的场景就不可以使用了 Combiner执行时机 运
Python内置了一些非常有趣但非常有用的函数,充分体现了Python的语言魅力! filter filter(function, sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回: &&& def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0 &&& filter(f, range(2, 2
Python内置了一些非常有趣但非常有用的函数,充分体现了Python的语言魅力! filter(function, sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回: &&& def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0 &&& filter(f, range(2, 25)) [5,
7.HIVE 的MAP/REDUCE 7.1 jion 对于 JOIN 操作: INSERT OVERWRITE TABLE pv_users SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (pv.userid = u.userid); 实现过程为: Map: 以 JOIN ON 条件中的列作为 Key,如果有多个列,则 Key 是这些列的组合 以 JOIN 之后所关心的列作为 Value,当有多个列时,Value 是这些列的组
Deploy their own written map / reduce program approach [1]: The first is packaged. Need to program (class files), configuration directory (conf /), jar package on the same level directory, the following is the build.xml &? Xml version = &1.0&
Install Cygwin, and set Cygwin_HOME / bin to the windows Path variable Installing Cygwin SSH Hadoop file copy Copy of the Hadoop project eclipse plugin jar file to the next eclipse plugin eclipse hadoop home path in the options settings, add the hado