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搜索[reduce]，共2404篇文章

map/reduce之间的shuffle，partition，combiner过程的详解

Shuffle实际上包括map端和reduce端的两个过程，在map端中我们称之为前半段，在reduce端我们称之为后半段。

2017-11-23

Hadoop Map-Reduce的压缩最终输出文件

Hadoop 可以在作业的Configuration对象中通过设定一系列参数来改变作业的行为，比如，我们需要进行一个map-reduce作业，并且吧最终作业reduce过程的结果输出为压缩的格式，我们可以在一般的

2017-11-20

用Hadoop管理界面来分析Map-Reduce作业

还是以上次的分析最高气温的Map-Reduce为例，源代码可以见http://supercharles888.blog.51cto.com/609344/878422这篇博客的内容。

2017-11-13

手把手推导Ring All-reduce的数学性质

撰文｜袁进辉分布式深度学习里的通信严重依赖于规则的集群通信（见《对抗软件系统复杂性③：恰当分层，不多不少》对通信的讨论），诸如 all-reduce, reduce-scatter, all-gather

2022-04-25

MapReduce在Map端的Combiner和在Reduce端的Partitioner

端也只处理三个键值对,而不是没有合并之前的四个. 35 这样Map端最终产生的键值对少了,Map端向Reduce端传递键值对占用的带宽就小.提高网络通信的速度. 36 Reduce端接受键值对的数量变少

2017-11-20

Python之利用reduce函数求序列的最值及排序

在一般讲述Python的reduce函数的例子中，通常都是拿列表求和来作为例子。那么，是否还有其他例子呢？本次分享将讲述如何利用Python中的reduce函数对序列求最值以及排序。

2018-04-25

Yarn源码分析之参数mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps介绍

mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps是MapReduce编程模型中的一个参数，这个参数的含义是，当Map Task完成的比例达到该值后才会为Reduce

2016-04-29

阿里云大数据ACP认证知识点梳理7——MAP REDUCE

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。

2018-12-15

分布式基础学习【二】 —— 分布式计算系统（Map/Reduce）

分布式计算（Map/Reduce）分布式式计算，同样是一个宽泛的概念，在这里，它狭义的指代，按Google Map/Reduce框架所设计的分布式框架。

2017-11-20

How to reduce Index size on disk?减少ES索引大小的一些小手段

haven't receive any suggestion on my query anyways following are some steps which I performed to reduce

2017-11-14

深入理解groupByKey、reduceByKey区别——本质就是一个local machine的reduce操作

然后 lamdba 函数在每个分区上被再次调用来将所有值 reduce成最终结果。

2017-11-09

别再手动拼对象了：用 Object.fromEntries 和 reduce 处理表单数据的实战

这篇文章从实际业务里常见的两种数据形态出发，对比 Object.fromEntries 和 Array.prototype.reduce 的适用边界，顺带处理重复键覆盖、数值转换和嵌套路径展开，让这段转换逻辑既稳定又容易读

2026-10-08

MapReduce中一次reduce方法的调用中key的值不断变化分析及源码解析

摘要:mapreduce中执行reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Context context)，调用一次reduce方法，迭代value

2017-04-19

一脸懵逼学习MapReduce的原理和编程（Map局部处理，Reduce汇总）和MapReduce几种运行方式

（2）：MapReduce由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。

2017-09-17

Hadoop中通过ToolRunner和Configured实现直接读取命令行动态出入reduce task数量，jar文件等

B:当MapReduce 依赖配置文件的时候，你需要手工编写java代码使用DistributedCache将其上传到HDFS中，以便map和reduce函数可以读取。

2017-06-03

超越Hadoop的大数据分析之第一章介绍：为什么超越Hadoop Map-Reduce

本文翻译自《BIG DATA ANALYTICS BEYOND HADOOP》译者：吴京润译者注：本文是本书第一章的开头，第一章其它部分由其他人翻译。你可能是一个视频服务提供商，而你想基于网络环境动态的选择合适的内容分发网络来优化终端用户的体验。或者你是一个政府监管机构，需要为互联网页进行色情或非色情的分类以便过滤色情页面，同时还要做到高吞吐量以及实时性。或者你是一个通讯/移动服务提供商——要么你在这样的公司工作——而你担心客户流失（客户流失意味着，老用户离开而选择竞争对手，或者新用户加入竞争对手）。你一定非常想知道前一天有哪些客户在tweeter上抱怨你的服务。或者你是个零食店主，而你非常想对你的客户做购买预测，这样你就可以为你商品做更多有针对性的促销活动，并期望销售额由此带来的增长。或者你是一家医疗保险公司，当务之急是计算某位客户明年住院的概率，以便适当的修改的保费。或者你是一家金融产品公司的CTO，而公司希望拥有实时交易/预测算法，帮助确认损益表底线。或者你为一家电子制造公司工作，而你想在试运行期间预测故障、查明故障根源，以便在后来的实际运行中有效。这要归功于大数据分析创造的新世界。分析已经存在很久了——北卡罗莱纳州立大学在1960年代晚期有一个用于农业研究的项目叫做“统计分析系统（SAS）”，后来该项目独立出来成立了SAS公司。术语analysis与analytics（译者注：本人不知道如何翻译这两个词）之间的惟一区别在于analytics通过分析数据得到可行性的见解。术语商业智能（BI）在商业环境的数据分析中也经常提到，可能最早见于Peter Luhn的一篇论文（Luhn 1958）。许多BI应用运行于数据仓库之上，直到最近也是如此。相比之下，从术语“分析”到“大数据”这个术语的深化是极其晚近的事了。术语大数据似乎首先被John R. Mashey使用，后来硅谷图形公司（SGI）在一份在USENIX（UNIX用户协会）会议邀请报告的标题叫做“大数据与下一代基础架构压力”，它的副本可从http://static.usenix. org/event/usenix99/invited_talks/mashey.pdf下载。该术语同样出现在一份计算协会的信件中（Bryson等 1999年）。来自META集团（如今的Gartner）的一份报告首次确认3V（大量、多样、快速，译者注：原谅是Volume variety velocity）为大数据的特征。谷歌关于MapReduce的论文（MR; Dean Ghemawat 2004）触发了在大数据领域的大量研究。虽然MR范式在函数式编程中为人所熟知，但是该论文也提供了在集群环境中该范式的可扩展性实现。该论文导致了Hadoop的出现——MR范式的开源实现，一个可用性范式的转变——使得最终用户能够在集群环境中处理大数据集。Hadoop，包括MR实现与Hadoop分布式文件系统（HDFS），如今已经成为数据处理的事实标准。大量的工业厂商正在改变游戏规则，例如迪斯尼、西尔百货、沃尔玛、AT&T已经有它们自己的Hadoop集群设施。文章转自并发编程网-ifeve.com

2017-05-01

Hadoop MapReduce概念学习系列之map并发任务数和reduce并发任务数的原理和代码实现（十八）

首先，来说的是，reduce并发任务数，默认是1。即，在jps后，出现一个yarnchild。之后又消失。这里，我控制reduce并发任务数6。

2017-11-05

【原创】hive关联hbase表后导致统计数据报错

= 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 2.82 sec 2012-06-20 12:04:30,713 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%

2012-06-19

hive的几个排序

hive中常用的几个排序 order by #全局排序，因为是全局排序，所以job是一个reduce，reduce的个数参数设置对其无效 sort by #一个reduce时为全局排序，多个reduce

2017-11-14

hadoop实例sort

11/10/1809:24:50INFOmapred.JobClient:map6%reduce0% 11/10/1809:24:51INFOmapred.JobClient:map18%reduce0%

2017-12-28

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更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

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。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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map/reduce之间的shuffle，partition，combiner过程的详解

Hadoop Map-Reduce的压缩最终输出文件

用Hadoop管理界面来分析Map-Reduce作业

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MapReduce在Map端的Combiner和在Reduce端的Partitioner

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Hadoop MapReduce概念学习系列之map并发任务数和reduce并发任务数的原理和代码实现（十八）

【原创】hive关联hbase表后导致统计数据报错

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