发表评论取消回复
相关阅读
相关 大数据面试题:请描述MapReduce中shuffle阶段的工作流程,如何优化shuffle阶段?
map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段,是MapReduce框架中最关键的一个流程,这个流程就叫shuffle。 shuffle: 洗牌、发牌——(核心机制:数据分区
相关 大数据-Hadoop-MapReduce(二):MapReduce编程案例
![在这里插入图片描述][20210125191658808.png] 案例:使用MapReduce进行词频统计 1、读取本地数据,使用本地(Windows中的had
相关 【大数据面试】MapReduce工作过程
[hdfs面试题][hdfs] [MapReduce面试题][MapReduce] [hive面试题][hive] [kafka面试题][kafka] [hba
相关 大数据高频面试题-DataNode工作机制
DataNode工作机制: ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6L
相关 大数据入门(四)MapReduce简介以及工作流程详解
> MapReduce是一种并行编程模型,用于大规模数据集的并行运算,能够以一种可靠的,具有高容错能力的方式并行地处理TB级别以上的海量数据集。Map(映射)和Reduce(规
相关 19.MapReduce五大过程
https://www.zybuluo.com/awsekfozc/note/219974 `MapReduce` ![mapreduce五大过程.png-47
相关 [Hadoop]MapReducer工作过程
1. 从输入到输出 一个MapReducer作业经过了input,map,combine,reduce,output五个阶段,其中combine阶段并不一定发生,map输
相关 大数据关键技术——MapReduce
![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png] 传统的数据采集来源单一,且存储、管理和分析数据量也相对较小,大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理,
相关 MapReduce过程
map端5步走: 1.1 读取要操作的文件–这步会将文件的内容格式化成键值对的形式,键为每一行的起始位置偏移,值为每一行的内容。 1.2 调用map进行处理–在这
还没有评论,来说两句吧...