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Hadoop MapReduce编程 API入门系列之join(二十六)

天气记录数据库 气象站数据库 气象站和天气记录合并之后的示意图如下所示。 011990-99999 SIHCCAJAVRI 195005150700 0 011990-99999 SIHCCAJAVRI 195005151200 22 011990-99999 SIHCCAJAVRI 195005151800 -11 012650-99999 TYNSET-HANSMOEN 194903241200 111 012650-99999 TYNSET-HANSMOEN 194903241800 78 连接操作的具体实现技术取决于数据集的规模及分区方式。如果一个数据集很大而另外一个集合很小,以至于可以分发到集群中的每一个节点之中, 则可以执行一个 MapReduce 作业,将各个气象站的天气记录放到一块,从而实现连接。mapper 或 reducer 根据各气象站 ID 从较小的数据集合中找到气象站元数据,从而完成气象站数据和天气记录数据的合并。 连接操作如果由 mapper 执行,则称为 “map 端连接” ;如果由 reducer 执行,则称为 “reduce ...

HBase编程 API入门系列之HTable pool(6)

 HTable是一个比较重的对此,比如加载配置文件,连接ZK,查询meta表等等,高并发的时候影响系统的性能,因此引入了“池”的概念。 引入“HBase里的连接池”的目的是: 为了更高的,提高程序的并发和访问速度。 从“池”里去拿,拿完之后,放“池”即可。 1 package zhouls.bigdata.HbaseProject.Pool; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.util.concurrent.ExecutorService; 5 import java.util.concurrent.Executors; 6 7 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 8 import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; 9 import org.apache.hadoop.hbase.client.HConnection; 10 import org.apache.hadoop.hbase.client.HCo...

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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。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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