MapReduce算法形式三：cleanup

最新推荐文章于 2023-11-09 21:48:15 发布
最新推荐文章于 2023-11-09 21:48:15 发布
阅读量1k 收藏 4
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： mapreduce 文章标签： hadoop mapreduce
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yoghurt2016/article/details/52494937
该博客通过一个复杂的案例展示了MapReduce中cleanup阶段的重要性。cleanup任务主要负责处理reduce未能完全处理的数据，起到收尾工作的作用。博客作者强调了cleanup在团队协作中的价值，并表达了对大数据集合操作的兴趣。虽然实现较为复杂，但作者对此感到非常满意。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

案例三：cleanup

其实这个案例可以不用写这么复杂，不用cleanup也能写，但是为了，突显，突显，突显（重要的事说四遍）cleanup的重要性，琢磨了半天，恩，这样写既可以突显cleanup又显示出我对大集合的各种热爱（哪天把集合的遍历方法搞一下，光Map就有四五种），总而言之呢，写得是复杂了点，但是灰常满意~~

还是忘了说了，cleanup干嘛的，说白了就是吃reduce剩下的，reduce有些自己是处理不完的（可见团队合作重要性，kkk~），所以呢，cleanup就做了收尾吧的工作，官方说：cleanup是对reduce执行完所有数据的结果再进行的操作。

不多说了，直接上码~此处应该有掌声~~

MapReduce简介
03-30
大规模数据处理时，MapReduce在三个层面上的基本构思 如何对付大数据处理：分而治之 对相互间不具有计算依赖关系的大数据，实现并行最自然的办法就是采取分而治之的策略 上升到抽象模型：Mapper与Reducer MPI等并行计算方法缺少高层并行编程模型，为了克服这一缺陷，MapReduce借鉴了Lisp函数式语言中的思想，用Map和Reduce两个函数提供了高层的并行编程抽象模型 上升到构架：统一构架，为程序员隐藏系统层细节 MPI等并行计算方法缺少统一的计算框架支持，程序员需要考虑数据存储、划分、分发、结果收集、错误恢复等诸多细节；为此，MapReduce设计并提供了统一的计算框架，为程序员隐藏了绝大多数系统层面的处理细节
MapReduce使用cleanup()方法实现排序筛选后输出
ASN_forever的博客
08-02 7241
背景 MapReduce的map和reduce方法有一个局限性，就是map()方法每次只处理一行，而reduce()方法每次只处理一组。并且reduce一般都是将处理每一组数据后的结果都写出。但有时候想要只输出一部分结果，比如在Wordcount程序中，想要输出单词数量前三的统计信息，这时就可以用cleanup()方法来实现。 cleanup()简介 在hadoop的源码中，基类Mapper...
MapReduce当中的reduce当中的cleanup的用法
qq_44594249的博客
07-24 1856
reduce当中的cleanup的用法： 上面的topN是解决每个组里的topN，比如每个订单中的最小的。但如果需要横向的比较所有的key(初学者忽略：cleanup方法慎用， 如果所有的key的数据巨大量怎么办？Map map = new HashMap();内存都不够了， 所以考虑多步mapreduce)，选出topN，得用cleanup。 从现在开始，我们讲一些特殊用法，我们知道，map是读...
mapreduce的cleanUp和setUp的特殊用法（TopN问题）和常规用法
阿华田的博客
04-21 6676
特殊用法 我们上来不讲普通用法，普通用法放到最后。我们来谈一谈特殊用法，了解这一用法，让你的mapreduce编程能力提高一个档次，毫不夸张！！！扯淡了，让我们进入正题： 我们知道reduce和map都有一个局限性就是map是读一行执行一次，reduce是每一组执行一次,但是当我们想全部得到数据之后，按照需求删选然后再输出怎么办？ 这时候只使用map和r...
【MapReduce高级应用】：探索更复杂的MapReduce模式，掌握大数据处理的高级技能
![MapReduce]...文章进一步阐述了高级模式的应用，如自定义数据输入格式、高级算法模式以及复杂数据处理流程的实战案例。为了提升MapReduce作业的效率，本文还讨论了性能优化策略，包括性能调优原理和高
MapReduce排序深度解析：实现大数据高效排序的6大策略
在大数据处理领域，排序是一个重要的操作，尤其在MapReduce框架中。MapReduce通过Map阶段和Reduce阶段来完成对数据的处理。排序过程穿插在这两个阶段中，确保数据的有序性，为最终的数据分析提供支持。理解MapReduce...
MapReduce实战技巧揭秘：5大策略助你提升Map阶段性能
MapReduce是一种编程模型，旨在简化大规模数据集的处理。它基于“Map”和“Reduce”两个关键操作：Map阶段处理输入数据，而Reduce阶段汇总处理结果。本章将概述MapReduce的工作原理，并探讨在高性能计算环境中遇到的...
【MapReduce高效处理】：Hadoop小文件的解决方案与技巧
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大数据）的并行运算。其核心思想是对数据进行"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，其中Map阶段对数据进行处理转换成一系列中间键值对，而Reduce阶段则对这些中间数据进行...
【MapReduce数据处理】：掌握Reduce阶段的缓存机制与内存管理技巧
MapReduce是一种编程模型，旨在简化大规模数据集的并行运算。其核心思想是将复杂的数据处理过程分解为两个阶段：Map（映射）阶段和Reduce（归约）阶段。Map阶段负责处理输入数据，生成键值对集合；Reduce阶段则对...
转：mapreduce的cleanUp和setUp的特殊用法（TopN问题）和常规用法
05-02 680
特殊用法 我们上来不讲普通用法，普通用法放到最后。我们来谈一谈特殊用法，了解这一用法，让你的mapreduce编程能力提高一个档次，毫不夸张！！！扯淡了，让我们进入正题： 我们知道reduce和map都有一个局限性就是map是读一行执行一次，reduce是每一组执行一次,但是当我们想全部得到数据之后，按照需求删选然后再输出怎么办？ 这时候只使用map和re...
Spark如何实现MapReduce中的setup和cleanup方法
nzq1234的专栏
04-28 1617
在MapReduce中，Mapper和Reducer可以声明一个setup方法，在处理一个split输入之前执行，来进行分配数据库连接等昂贵资源，同时可以用cleanup函数可以释放资源。 public class SetupCleanupMapper extends Mapper { private Connection dbConnection; @Ov
mapreduce中的setup（）与cleanup（）的使用
感谢你的关注~~~~ღ( ´･ᴗ･` )
05-18 478
hadoop中的MapReduce框架里已经预定义了相关的接口，其中如Mapper类下的方法setup()和cleanup()。 setup()，此方法被MapReduce框架仅且执行一次，在执行Map任务前，进行相关变量或者资源的集中初始化工作。若是将资源初始化工作放在方法map()中，导致Mapper任务在解析每一行输入时都会进行资源初始化工作，导致重复，程序运行效率不高！ cleanup(),此方法被MapReduce框架仅且执行一次，在执行完毕Map任务后，进行相关变量或资源的释放工作。若是将释放资
Hadoop：MapReduce进阶编程（WritableComparable和cleanup的使用）
weixin_43594279的博客
04-23 1143
Hadoop：MapReduce进阶编程（WritableComparable和cleanup的使用）一、案例要求实验内容 1，自定义类型实验内容 2，Top N 求解实验简析二、实现过程1.IntelliJ IDEA 创建Maven工程2.完整代码子实验1子实验23.Maven打包4.Hadoop集群运行参考网站及视频 一、案例要求 实验内容 1，自定义类型 1）已知数据格式如下（用户名\t 收入\t 支出\t 日期）；PS：实际是按空格，如下面的数据 zhangsan 6000 0 2016-05-0
Mapreduce算法三、利用cleanup对reduce结果进行排序
qq_36273293的博客
10-24 1222
Mapreduce算法三、利用cleanup对reduce结果进行排序
MapReduce setup()和cleanup()方法
Nougats的博客
05-01 2354
setup() 此方法被MapReduce框架仅且执行一次，在执行Map任务前，进行相关变量或者资源的集中初始化工作。若是将资源初始化工作放在方法map()中，导致Mapper任务在解析每一行输入时都会进行资源初始化工作，导致重复，程序运行效率不高！ cleanup() 此方法被MapReduce框架仅且执行一次，在执行完毕Map任务后，进行相关变量或资源的释放工作。若是将释放资源工作放入方法
MapReduce 排序三种实现方式
最新发布
桃李不言下自成蹊
11-09 3万+
MapReduce 排序两种实现方式 都是借助重写 compareTo 方法 实现方式一：借助 MapReduce 按照 Key 排序特性，在WritableComparable实现类中 重写 compareTo 方法方式二：在 Reduce 阶段 cleanUp方法中将最终结果封装到实现JavaBean对象使用集合的排序方法方式三：在 Reduce 阶段 cleanUp方法中将最终结果封装到实现Comparable的实现类使用集合的排序方法。
MapReduce框架学习
MrGeroge的博客
12-06 1024
1.贝叶斯分类器的MapReduce实现： 训练样本可由三个MapReduce作业实现： 第一个作业（ ExtractJob）抽取文档特 征， 该作业只需要Map即可完成； 第二个作业（ ClassPriorJob） 计算类别的先验概率， 即统计每个类别中文档的数目， 并计算类别概率； 第三个作业（ ConditionalProbilityJob） 计算单词的条件概率， 即统计＜label,
MapReduce实现KMeans算法：在HDFS上高效计算
本文将详细讲解如何使用MapReduce框架来实现KMeans算法，以及该过程中的关键步骤和注意事项。 ### MapReduce实现KMeans算法原理 KMeans算法的核心步骤包括初始化k个簇心、将数据点分配到最近的簇心、重新计算每个...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值