MapReduce模式、算法和用例 资讯
随着 Hadoop 和大数据应用的爆发式增长，很多人正在寻找将他们已有的实现转为 MapReduce 方式的方法。不幸的是，除了《应用 MapReduce 进行数据密集的文本处理》和《Mahout in Action》几本有名书籍之外，很少有关设计 MapReduce 实现的出版物。
openkk MapReduce程序reduce输出控制 经验
在hadoop中，reduce支持多个输出,输出的文件名也是可控的，就是继承MultipleTextOutputFormat类，重写generateFileNameForKey方法
分布式数据处理MapReduce 经验
MapReduce是google提出的一个软件架构，是一种处理海量数据的并行编程模式，用于大规模数据集（通常大于1TB）的并行运算。
jopen MapReduce的替代者-Parameter Server 经验
随着互联网的发展，数据量的增大，很多对于数据的处理工作（例如一些推荐系统、广告推送等）都迁移到了云端，也就是分布式计算系统上。衍生了很多牛逼的分布式计算的计算模型，比较著名的就是MapReduce、MPI、BSP等。后来也产生了一些分布式计算系统，大家耳熟能详的Hadoop就是基于 MapReduce实现的。
CG_Hadoop：基于MapReduce的计算几何 经验
Hadoop使用了MapReduce编程范式，目前已经被公认为是分布 式环境中分析大数据的标准框架。然而，它并不能很好的应用于大规模的计算几何处理。本文介绍的CG_Hadoop是一套可伸缩的和高效的 MapReduce算法，用于处理各种基本计算几何问题，例如多边形合并、skyline（轮廓线）、convex hull(凸包)、farthest pair(最远相对)以及最近相对等，这些都是其它几何算法的基础。对于每一个计算几何操作，CG_Hadoop有两个版本，一个基于Apache Hadoop系统，一个基于SpatialHadoop系统。
Hop36R 
Spark 是否真的比 MapReduce 技高一筹 资讯
Apache 基金会下的 Spak 再次引爆了大数据的话题。带着比 Hadoop MapReduce 速度要快 100 倍的承诺以及更加灵活方便的 API，一些人认为这或许预示着 Hadoop MapReduce 的终结。
mongodb 通过MapReduce统计用户Pv Uv 代码段
通过spring data 操作mongodb,利用map reduce 来统计用户访问的Pv Uv。 详细代码见 https://github.com/WangErXiao/spring-data 具体的spring-data 操作mongodb这里不做介绍。这里只介绍mongo map reduce。 @Component public class UserDaoImpl extends Mo
Mapreduce任务实现邮件监控 代码段
这里主要使用Java自带邮件类实现Mapreduce任务的监控，如果 Mapreduce任务报错则发送报错邮件。Mapreduce的报错信息通过hdfs中的日志获取，里面的报错日志是json格式，这里先将json转 换成xml格式然后再发送到邮件。具体代码如下 import java.io.BufferedReader; import java.io.ByteArrayOutputStream;
hadoop mapreduce核心功能描述 经验
应用程序通常会通过提供map和reduce来实现 Mapper和Reducer接口，它们组成作业的核心。
MapReduce的组合式，迭代式，链式 经验
1.比如我们输出的mapreduce结果，需要进入下一个mapreduce，该怎么解决？可以使用迭代式 2.那么什么是迭代式? 3.什么是依赖式？ 4.什么是链式？ 5.三种模式各自的应用场景是什么？
MapReduce中combine、partition、shuffle的作用是什么 经验
Mapreduce在hadoop中是一个比较难以的概念。下面需要用心看，然后自己就能总结出来了。
P16 MapReduce 超大机群上的简单数据处理 文档
摘要MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现.用户指定一个map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间value.下面将列举许多可以用这个模型来表示的现实世界的工作.以这种方式写的程序能自动的在大规模的普通机器上实现并行化.
Disco - 基于MapReduce的分布式计算框架 经验
Disco是一个基于MapReduce的分布式计算框架。Disco是一个开源项目，由诺基亚研究中心开发用来解决处理大数据时碰到的实际问题。
如何将 MongoDB MapReduce 速度提升 20 倍 经验
分析在MongoDB中正成为越来越重要的话题，因为它在越来越多的大型项目中使用。人们厌倦了使用不同的软件来做分析（包括Hadoop），它们显然需要传输大量开销的数据。
P19 MapReduce超大集群的简单数据处理 文档
MapReduce是一个编程模式，它是与处理/产生海量数据集的实现相关。用户指定一个map函数，通过这个map函数处理key/value（键/值）对，并且产生一系列的中间key/value对，并且使用reduce函数来合并所有的具有相同key值的中间键值对中的值部分。现实生活中的很多任务的实现都是基于这个模式的，正如本文稍后会讲述的那样。
Spark vs. MapReduce 时间节约66%，计算节约40% 资讯
本文将介绍基于物品的协同过滤推荐算法案例在TDW Spark与MapReudce上的实现对比，相比于MapReduce，TDW Spark执行时间减少了66%，计算成本降低了40%。 本文将介绍基于物品的协同过滤推荐算法案例在TDW Spark与MapReudce上的实现对比，相比于MapReduce，TDW Spark执行时间减少了66%，计算成本降低了40%。