基于MaxCompute的图计算实践分享-Resolver简介-低调大师

基于MaxCompute的图计算实践分享-Resolver简介

2017-01-22 570

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Resolver简介

在学习使用MaxCompute-Graph计算模型时，resolver是一个不容易理解的概念。在MaxCompute帮助文档 https://help.aliyun.com/document_detail/27903.html?spm=5176.doc27901.6.662.O0sGBI 中对于Resolver有相关介绍:VertexResolver 用于自定义图拓扑修改时的冲突处理逻辑.

在Graph的迭代计算模型中，图的拓扑结构会在下面两个场景中发生变化：

1，在图加载

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[Hadoop]数据复制DistCp

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/SunnyYoona/article/details/54668028 1.需求我们项目中需要复制一个大文件，最开始使用的是hadoop cp命令，但是随着文件越来越大，拷贝的时间也水涨船高。下面进行hadoop cp与hadoop distcp拷贝时间上的一个对比。我们将11.9G的文件从data_group/adv/day=20170116下所有文件复制到tmp/data_group/adv/day=20170116/文件下 1.1 查看文件大小 hadoop fs -du -s -h data_group/adv/day=20170116 11.9 G data_group/adv/day=20170116 1.2 复制 hadoop distcp data_group/adv/day=20170116 \ tmp/data_group/adv/day=20170116 hadoop fs -cp data_group/adv/day=20170116 \ tmp/data_gro...

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更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data，此外，通过Maxcompute及其配套产品，大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。 Aggregator是MaxCompute-GRAPH作业中常用的feature之一，特别是解决机器学习问题时。MaxCompute-GRAPH中Aggregator用于汇总并处理全局信息。本文将详细介绍的Aggregator的执行机制、相关API，并以Kmeans Clustering为例子说明Aggregator的具体用法。 Aggregator机制如图1所示，Aggregator的逻辑分两部分，一部分在所有Worker上执行，即分布式执行，另一部分只在AggregatorOwner所在Wor

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