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MongoDB:MapReduce基础及实例

背景 MapReduce是个非常灵活和强大的数据聚合工具。它的好处是可以把一个聚合任务分解为多个小的任务,分配到多服务器上并行处理。 MongoDB也提供了MapReduce,当然查询语肯定是JavaScript。MongoDB中的MapReduce主要有以下几阶段: 1. Map:把一个操作Map到集合中的每一个文档 2. Shuffle: 根据Key分组对文档,并且为每个不同的Key生成一系列(>=1个)的值表(List of values)。 3. Reduce: 处理值表中的元素,直到值表中只有一个元素。然后将值表返回到Shuffle过程,循环处理,直到每个Key只对应一个值表,并且此值表中只有一个元素,这就是MR的结果。 4. Finalize:此步骤不是必须的。在得到MR最终结果后,再进行一些数据“修剪”性质的处理。 MongoDB中使用emit函数向MapReduce提供Key/Value对。 Reduce函数接受两个参数:Key,emits. Key即为emit函数中的Key。 emits是一个数组,它的元素就是emit函数提供的Value。 Reduc...

hive中UDF、UDAF和UDTF使用

Hive进行UDF开发十分简单,此处所说UDF为Temporary的function,所以需要hive版本在0.4.0以上才可以。 一、背景:Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括: a)文件格式:Text File,Sequence File b)内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text c)用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么语言,利用 stdin/stdout 传输数据 d)用户自定义函数: Substr, Trim, 1 – 1 e)用户自定义聚合函数: Sum, Average…… n – 1 2、定义:UDF(User-Defined-Function),用户自定义函数对数据进行处理。 二、用法 1、UDF函数可以直接应用于select语句,对查询结构做格式化处理后,再输出内容。 2、编写UDF函数的时候需要注意一下几点: a)自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UD...

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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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