代碼： https://github.com/SkillyZ/java-spring/tree/master/skilly-hadoop/src/main/java/com/skilly/bigdata/matrix
2018-12-19
https://github.com/SkillyZ/java-spring/tree/master/skilly-hadoop 代碼
2018-12-19
最新回答 / 陸米
懶不死你1? ? ? ?1_1,2_2,3_-2,4_02? ? ? ?1_3,2_3,3_4,4_-33? ? ? ?1_-2,2_0,3_2,4_34? ? ? ?1_5,2_3,3_-1,4_25? ? ? ?1_-4,2_2,3_0,4_2
2018-12-19
mdzz 說用二維數(shù)組實(shí)現(xiàn)的那個(gè)，你懂這個(gè)教程的意義了嗎。
2018-12-19
最新回答 / qq_世人如此功利_0
不是的，Combine在Shuffle之前Combine：在Map階段，當(dāng)所有數(shù)據(jù)處理完成后，Map Task對(duì)所有臨時(shí)文件進(jìn)行一次合并Shuffle：也稱Copy階段。Reduce Task從各個(gè)Map Task上遠(yuǎn)程復(fù)制一片數(shù)據(jù)，并針對(duì)某一片數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷，如果其大小超過一定閥值，則寫到磁盤上，否則直接放入內(nèi)存中
2018-12-13
所謂的wordcount從詞面意思直接理解就是對(duì)一個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，首先使用split將單詞給分好行，然后用map方法做一個(gè)統(tǒng)計(jì)，接下來shuffle就是把相同的單詞放在一起，最后的reduce就是同一個(gè)單詞出現(xiàn)的總數(shù)
2018-11-28
已采納回答 / _這個(gè)昵稱已被占用了_
因?yàn)槔蠋煹睦臃Nreduce的partition只有兩個(gè)，輸入有3個(gè)key，所以其中必須有兩個(gè)key落到同一個(gè)partition內(nèi)。所有相同的key匯聚到一個(gè)partition，沒毛病。所有藍(lán)色的key都在一個(gè)partition內(nèi)，所有綠色的key都在一個(gè)partition內(nèi)，所有黃色的也一樣。只是可能有多個(gè)key公用一個(gè)partition而已。為什么藍(lán)色和綠色的兩個(gè)key會(huì)進(jìn)入到一個(gè)partition呢，這個(gè)要看具體的key的值和shuffer算法。比如：藍(lán)色key=1，綠色key=3，黃色key=2，...
2018-10-07
最新回答 / 麻雀加
連接HDFS的步驟//? ? 準(zhǔn)備連接HDFS的操作支持類Configuration conf = new Configuration();//? ? 所要寫入的路徑，path要用于創(chuàng)建文件系統(tǒng)和創(chuàng)建連接hadoop的create路徑Path path = new Path("hdfs://192.168.43.134:9000/input");//? ? 創(chuàng)建文件系統(tǒng)對(duì)象FileSystem fs = path.getFileSystem(conf);//? ? 通過文件系統(tǒng)來創(chuàng)建一個(gè)IO流，輸出到ha...
2018-10-06
