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MapReduce原理

1.什么是MapReduce? MapReduce是由Google公司的Jeffrey Dean和Sanjay Ghemawat开发的一个针对大规模群组中的海量数据处理的分布式编程模型。MapReduce实现了两个功能。Map把一个函数应用于集合中的所有成员,然后返回一个基于这个处理的结果集。而Reduce是把从两个或更多个Map中,通过多个线程,进程或者独立系统并行执行处理的结果集进行分类和归纳。Map()和Reduce()两个函数可能会并行运行,即使不是在同一的系统的同一时刻。 Google用MapReduce来索引每个抓取过来的Web页面。它取代了2004开始试探的最初索引算法,它已经证明在处理大量和非结构化数据集时更有效。用不同程序设计语言实现了多个MapReduce,包括Java, C++, Python, Perl, Ruby和C,其它语言。在某些范例里,如Lisp或者Python, Map()和Reduce()已经集成到语言自身的结构里面。通常,这些函数可能会如下定义: Map()函数把大数据集进行分解操作到两个或更多的小“桶”。而一个“桶”则是包含松散定义的逻辑记录或...

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1:Hadoop分布式计算平台是由Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。 注意:HADOOP的核心组件有: 1)HDFS(分布式文件系统) 2)YARN(运算资源调度系统) 3)MAPREDUCE(分布式运算编程框架) Hadoop 中的分布式文件系统 HDFS 由一个管理结点 ( NameNode )和N个数据结点 ( DataNode )组成,每个结点均是一台普通的计算机。在使用上同我们熟悉的单机上的文件系统非常类似,一样可以建目录,创建,复制,删除文件,查看文件内容等。但其底层实现上是把文件切割成 Block,然后这些 Block 分散地存储于不同的 DataNode 上,每个 Block 还可以复制数份存储于不同的 DataNode 上,达到容错容灾之目的。NameNode 则是整个 HDFS 的核心,它通过维护一些数据结构,记录了每一个文件被切割成了多少个 Block,这些 Block 可以从...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。