阿里云大数据ACP认证知识点梳理7—

阿里云大数据ACP认证知识点梳理7——MAP REDUCE

2018-12-15 590

1、输入数据：对文本进行分片，将每片内的数据作为单个Map Worker的输入。

2、Map阶段：Map处理输入，每获取一个数字，将数字的Count 设置为1，并将此对输出，此时以Word作为输出数据的Key。

3、Shuffle>合并排序：在Shuffle阶段前期，首先对每个Map Worker的输出，按照Key值（即Word值）进行排序。排序后进行Combiner操作，即将Key值（Word值）相同的Count累加，构成一个新的对。此过程被称为合并排序。
4、Shuffle>分配Reduce：在Shuffle阶段后期，数据被发送到Reduce端。Reduce Worker收到数据后依赖Key值再次对数据排序。

5、Reduce阶段：每个Reduce Worker对数据进行处理时，采用与Combiner相同的逻辑，将Key值

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阿里云大数据ACP认证知识点梳理6——基础SQL语句（内建函数、窗口函数规则、隐式转换规则）

abs(null)=null abs(-1)=1 abs(-1.2)=1.2 abs("-2")=2.0 abs(122320837456298376592387456923748)=1.2232083745629837e32 注：当number为Double、Bigint或Decimal类型时。输入为Bigint，返回Bigint。输入为Double，返回Double类型。输入为Decimal，返回Decimal类型。若输入为String类型，会隐式转换为Double类型后参与运算，其它类型抛异常。若输入为null，则返回null。 ceil(1.1)=2 ceil(-1.1)=-1 注：向上取整，函数返回不小于输入值value的最小整数。Double类型或Decimal类型，若输入为String类型或Bigint类型，会隐式转换到D

2018-12-16

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MaxCompute Graph是一套面向迭代的图计算处理框架。图计算作业使用图进行建模，图由点（Vertex）和边（Edge）组成，点和边包含权值（Value）。 MaxCompute Graph支持以下图编辑操作：1、修改点或边的权值。2、增加/删除点。3、增加/删除边。通过迭代对图进行编辑、演化，最终求解出结果，典型应用有：PageRank，单源最短距离算法，K-均值聚类算法等。您可以使用MaxCompute Graph提供的接口Java SDK编写图计算程序。 MaxCompute Graph能够处理的图必须是是一个由点（Vertex）和边（Edge）组成的有向图。由于MaxCompute仅提供二维表的存储结构，因此需要您自行将图数据分解为二维表格式存储在MaxCompute中。在进行图计算分析时，使用自定义的GraphLo

2018-12-16

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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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