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大数据问题汇总——小白入门问题答案汇总

  马克龙就算现在辞职了也解决不了问题。他要是下台,我们面临的替代选择不是极左就是极右。

  简单点说,一个A岗的考生面试成绩为85分,在同岗位也就是同一个考官组里属于高分,但换到另一个岗位另一个考官组可能就是低分。也就是说同一序列的考生只有在同一组考官的范畴内才有高低之分。事实上,每一组考官的给分尺度不尽相同,每一组考生的实力也不尽相同。单纯的以分数来评判高低没有意义,相同岗位考生的横向比较才是面试成绩的真实意义所在。    二、面试成绩最终还要挂钩笔试成绩。

大数据问题汇总——小白入门问题答案汇总

存的下数据之后,你就开始考虑怎么处理数据。

虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据,但是这些数据太大了。 一台机器读取成T上P的数据(很大的数据哦,比如整个东京热有史以来所有高清电影的大小甚至更大),一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。

对于很多公司来说,单机处理是不可忍受的,比如微博要更新24小时热博,它必须在24小时之内跑完这些处理。

那么我如果要用很多台机器处理,我就面临了如何分配工作,如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务,机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。

这就是MapReduce/Tez/的功能,MapReduce是第一代计算引擎,Tez和Spark是第二代。 MapReduce的设计,采用了很简化的计算模型,只有Map和Reduce两个计算过程(中间用Shuffle串联),使用这个模型,已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。 那什么是Map,什么是Reduce?考虑如果你要统计一个巨大的文本文件(存储在类似HDFS上),你想要知道这个文本里各个词的出现频率。 你启动了一个MapReduce程序。 Map阶段,几百台机器同时读取这个文件的各个部分,分别把各自读到的部分分别统计出词频,产生类似(hello,12100次),(world,15214次)等等这样的Pair(这里把Map和Combine放在一起说以便简化);这几百台机器各自都产生了如上的集合,然后又有几百台机器启动Reduce处理。

Reducer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果,机器B将收到B开头的词汇统计结果(当然实际上不会真的以字母开头做依据,而是用函数产生Hash值以避免数据串化。 因为类似X开头的词肯定比其他要少得多,而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊)。

然后这些Reducer将再次汇总,如(hello,12100)+(hello,12311)+(hello,345881)=(hello,370292)。 每个Reducer都如上处理,你就得到了整个文件的词频结果。 这看似是个很简单的模型,但很多都可以用这个模型描述了。 Map+Reduce的简单模型很直接很暴力,虽然好用,但是很笨重。

第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature,本质上来说,是让Map/Reduce模型更通用,让Map和Reduce之间的界限更模糊,数据交换更灵活,更少的磁盘读写,以便更方便地描述复杂,取得更高的吞吐量。



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