在MapReduce中使用压缩

最新推荐文章于 2025-02-09 15:43:58 发布
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博客围绕MapReduce中的压缩展开，但具体内容缺失。推测会涉及压缩在MapReduce中的作用、方式等信息技术相关内容，压缩可优化数据处理，提升性能。


Hadoop在MapReduce中使用压缩
Erli11的专栏
10-23 2225
最近需要在hadoop上存储较多的用户历史数据，占用磁盘空间较大。整理下看到的Ha
MapReduce中的压缩和解压缩
阳哥的博客
08-14 966
在MR中，压缩是个可选项，是为了减少IO流次数 一、概述 压缩技术能够有效减少底层存储系统（HDFS）读写字节数。压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率。在运行MR程序时，I/O操作、网络数据传输、 Shuffle和Merge要花大量的时间，尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下，因此，使用数据压缩显得非常重要。 鉴于磁盘I/O和网络带宽是Hadoop的宝贵资源，数据压缩对于节省资源、最小化磁盘I/O和网络传输非常有帮助。可以在任意MapReduce阶段启用压缩。不过，尽管压缩与解压操作...
大数据学习（五）：在MapReduce中使用压缩
acm160920007的博客
07-23 764
要想压缩MapReduec作业的输出，应在作业配置过程中将mapreduce.output.fileOutputformat.compress属性设置为true,将，apre-duce.output.fileoutputformat.compress.codec属性设置为打算压缩的压缩coec的类名。 另一种方案是在FileOutputFormat中使用更便捷的方法设置这些属性。 packag...
Hadoop在MapReduce中使用压缩详解
weixin_33806300的博客
04-22 381
 hadoop对于压缩文件的支持 hadoop对于压缩格式的是透明识别,我们的MapReduce任务的执行是透明的，hadoop能够自动为我们 将压缩的文件解压，而不用我们去关心。  如果我们压缩的文件有相应压缩格式的扩展名（比如lzo，gz，bzip2等），hadoop就会根据扩展名去选择解码器解压。 hadoop对每个压缩格式的支持,详细见下表：  压缩格式  工具  ...
MapReduce中各个阶段的分析
热门推荐
wyqwilliam的博客
11-30 1万+
MapReduce中各个阶段的分析： 在MapReduce的各个阶段： 在文件被读入的时候调用的是Inputformat方法读入的。inputformat——>recordreader——>read（一行） 。在这里读入一行，返回的是(k,v）的形式，key是行号的偏移量，value的值是这一行的内容。 在上述的过程中，之后是调用map方法，将以上内容转换成正真的（key，v...
Hadoop在Mapreduce中使用压缩详解
YYDU_666的博客
01-07 420
 Hadoop在MapReduce中使用压缩详解 Hadoop对于压缩格式的是透明识别,我们的MapReduce任务的执行是透明的，Hadoop能够自动为我们将压缩的文件解压，而不用我们去关心。 作者：ggjucheng来源：博客园|2012-04-23 10:30  收藏   分享 【限时免费】年底最强一次云计算大会，看传统、社区、互联网企业如何碰撞？ Ha
22、MapReduce使用Gzip压缩、Snappy压缩和Lzo压缩算法写文件和读取相应的文件
05-29
在MapReduce中，通过设置`mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec`为`org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec`，可以使用Snappy压缩算法。这种压缩方式适用于那些希望在保持合理压缩效果的同时，提高...
MapReduce的数据压缩
weixin_46429290的博客
11-19 835
MapReduce进行数据压缩 压缩方式有snappy、lzo、bzip2等 为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器 压缩格式 对应的编码/解码器 DEFLATE org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec gzip org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec bzip2 org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec LZO com.hadoop
MapReduce使用Gzip、Snappy、Lzo压缩算法写读文件
06-29
在 MapReduce 中，使用 Snappy 压缩算法时，只需将 mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec 设置为 org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec。这种压缩方式适用于那些在追求合理压缩效果的同时，更...
mapreduce使用gzip压缩、snappy压缩和lzo压缩算法写文件和读取相应的文件
11-06
在MapReduce中，我们可以使用不同的压缩算法来压缩写入和读取数据的文件，这样可以提高存储和传输效率。 Gzip是一种常见的压缩算法，它通过使用DEFLATE算法对文件进行压缩。在MapReduce中，我们可以使用Gzip压缩...
MapReduce任务如何输出压缩文件
编程技术、独立开发、技术资讯以及编程感悟等内容
02-09 557
MapReduce任务如何输出压缩文件
MapReduce 图解流程超详细解答(1)-【map阶段】
MrCharles在优快云
01-05 6908
在MapReduce中，一个YARN 应用被称作一个job， MapReduce 框架提供的应用，master的一个实现被称作MRAppMaster MapReduce Job的时间线 MapReduce Job 运行的时间线： Map Phase:若干 Map Tasks 被执行Reduce Phase: 若干Reduce Tasks 被执行 reduce
Hadoop MapReduce处理海量小文件：压缩文件
haizhaopeng的专栏
07-29 3531
在HDFS上存储文件，大量的小文件是非常消耗NameNode内存的，因为每个文件都会分配一个文件描述符，NameNode需要在启动的时候加载全部文件的描述信息，所以文件越多，对 NameNode来说开销越大。 我们可以考虑，将小文件压缩以后，再上传到HDFS中，这时只需要一个文件描述符信息，自然大大减轻了NameNode对内存使用的开销。MapReduce计算中，Hadoop内置提供了如下
mapreduce的reduce输出文件进行压缩
Stay hungry, Stay foolish
10-09 2313
转：http://tydldd.iteye.com/blog/2053946   hadoop对每个压缩格式的支持,详细见下表：    压缩格式  工具  算法  文件扩展名  多文件  可分割性  DEFLATE  无  DEFLATE  .deflate  不  不  gzip
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）
11-29
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题，研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识，并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势，重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略，涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外，文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用，体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法；②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考；③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系，同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
无人机无人机FMCW毫米波高度计雷达仿真（Matlab代码实现）
11-29
【无人机】无人机FMCW毫米波高度计雷达仿真（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕无人机FMCW毫米波高度计雷达的仿真展开，利用Matlab代码实现对毫米波雷达测高原理的建模与仿真分析。重点涵盖FMCW（调频连续波）雷达信号的发射、接收、混频、傅里叶变换及高度信息提取等关键环节，通过构建无人机飞行场景下的回波信号模型，完成距离测量与精度评估。文档还结合雷达信号处理技术，展示如何通过仿真手段验证高度计性能，帮助理解毫米波雷达在无人机低空飞行中的测距测高机制。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和信号处理知识，从事无人机导航、雷达系统设计、自动驾驶或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习FMCW雷达的基本工作原理及其在无人机高度测量中的应用；②掌握雷达回波信号建模与处理的仿真方法；③为无人机避障、定高飞行、地形跟随等功能开发提供技术参考与代码基础。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块运行调试，深入理解信号生成、混频、FFT处理及峰值检测等步骤的实现逻辑，可进一步扩展至多目标测距或动态场景仿真，提升实际应用能力。
易语言制作图标，标注类图标
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11-29
各种标注用途图标，，分类标注，分类管理
基于SSD神经网络的图像目标检测与分类Python实现
11-29
基于SSD深度学习架构构建了一套视觉目标辨识系统，该方案运用卷积神经网络技术对图像中的多类别物体进行定位与分类。系统采用Python编程语言结合TensorFlow框架完成算法实现，通过特征金字塔结构处理不同尺度的目标检测任务，并采用预训练模型权重进行迁移学习以提升识别准确率。在模型训练阶段采用了数据增强策略与困难样本挖掘技术，确保系统对复杂场景的适应能力。最终输出的检测结果包含边界框坐标与类别置信度，可满足工业级应用需求。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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