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MapReduce简介

MapReduce是Google开发的C++编程工具,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(化简)",和他们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。[1] 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(化简)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 映射和化简 简单说来,一个映射函数就是对一些独立元素组成的概念上的列表(例如,一个测试成绩的列表)的每一个元素进行指定的操作(比如前面的例子里,有人发现所有学生的成绩都被高估了一分,他可以定义一个“减一”的映射函数,用来修正这个错误。)。事实上,每个元素都是被独立操作的,而原始列表没有被更改,因为这里创建了一个新的列表来保存新的答案。这就是说,Map操作是可以高度并行的,这对高性能要求的应用以及并行计算领域的需求非常有用。 而化简操作指的是对一个列表的元素进行适当的合并(继续看前面的例子,如果有人想知道班级的平均分该怎么做?他可以定义一个化简函数,通过让列表中的元素跟自己的相邻的元素相加的...

[Spark][kafka]kafka 生产者,消费者 互动例子

[Spark][kafka]kafka 生产者,消费者 互动例子 # pwd /usr/local/kafka_2.11-0.10.0.1/bin 创建topic: # ./kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic device_status WARNING: Due to limitations in metric names, topics with a period ('.') or underscore ('_') could collide. To avoid issues it is best to use either, but not both. Created topic "device_status". # 查看topic: # ./kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 device_status # 生产者生成消息: # ./kafka-console...

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