大数据培训讲义.pdfVIP

  1. 1、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。。
  2. 2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  3. 3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  4. 4、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  5. 5、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  6. 6、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  7. 7、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
大数据培训讲义 2013-6 目录 大数据起源 Hadoop1.0 Hadoop2.0 商用环境 Confidential and Proprietary – BOCO Inter-Telecom Co.,Ltd. 大数据起源-Google三篇 Google MapReduce Google分布式文件系统GFS Goolge分布式结构化数据表BigTable Confidential and Proprietary – BOCO Inter-Telecom Co.,Ltd. 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 Confidential and Proprietary – BOCO Inter-Telecom Co.,Ltd. 大数据分而治之 大数据计算任务 任务划分 子任务 子任务 子任务 子任务 …… 结果合并 计算结果 Confidential and Proprietary – BOCO Inter-Telecom Co.,Ltd. 建立Map和Reduce抽象模型 典型的流式大数据问题的特征 • 大量数据记录/元素进行重复处理 Map • 对每个数据记录/元素作感兴趣的 处理、获取感兴趣的中间结果信息 • 排序和整理中间结果以利后续处理 • 收集整理中间结果 Reduce • 产生最终结果输出 关键思想:为大数据处理过程中的两个主要处理阶段 提炼为一种抽象的操作机制 Confidential and Proprietary – BOCO Inter-Telecom Co.,Ltd. 建立Map和Reduce抽象模型 借鉴函数式程序设计语言Lisp中的思想,定义了Map和 Reduce两个抽象的操作函数:  map: (k1; v1)  [(k2; v2)]  reduce: (k2; [v2])  [(k3; v3)] 特点:  描述了对一组数据处理的两个阶段的抽象操作

文档评论(0)

fanglinh10 + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档