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mongoDB文档操作

数据库操作无非就是增、删、改、查。这篇主要介绍增、删、改。 1.增 Mongodb插入操作很简单,使用关键字“insert”。实例: 1 > db.test.blog.insert({"haha":"xiaohaha","abc":"123"}) 2 > db.test.blog.find(); 3 { "_id" : ObjectId("5334dd149b7a445ea2166559"), "title" : "love", "content" : "I 4 love you" } 5 { "_id" : ObjectId("5334dd669b7a445ea216655a"), "job" : "java", "city" : "wuhan" 6 } 7 { "_id" : ObjectId("5334ec3f9b7a445ea216655b"), "a" : "b" } 8 { "_id" : ObjectId("5338bc89125a366c3f32dd00"), "haha" : "xiaohaha" } 9 { "_id" : ObjectId("5338b...

Hadoop旧mapreduce的map任务切分原理

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/beliefer/article/details/51395043 前言 最近在工作过程中接触一些Hive数据仓库中的表,这些表实际是从关系型数据库通过Sqoop抽到Hive的。在开发过程中对map任务的划分进行性能调优,发现mapreduce中关于FileInputFormat的参数调整都不起作用,最后发现这些老任务都是用旧版的mapreduce开发的,于是顺便研究下旧版mapreduce的任务划分策略。有关新版mapreduce的任务划分策略,大家可以参考我之前的博文《Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析(即如何控制FileInputFormat的map任务数量)》。 源码分析 根据《Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析(即如何控制FileInputFormat的map任务数量)》一文的内容,我们知道map任务的划分关键在于FileInputFormat的getSplits方法的实现策略,现在我们来看看其源码: p...

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