MapReduce论文学习笔记 经验
Reduce：对具有相同key的value集合上应用Reduce操作合并中间结果 * MapReduce框架模型：通过简单接口（用户只要实现Map和Reduce函数）实现大规模数据的分布式计算，实现在大量普通机器上的高性能计算
jopen 在 Oracle 数据库中实现 MapReduce 经验
在程序员开发并行程序时，Map-Reduce模式正变得流行起来。这些map-reduce程序通常来并行处理大量数据。本文来演示如何在Oracle数据库上，通过使用Parallel Pipelined Table函数及并行操作，来实现Map-Reduce程序。（译者注：table()是oracle中一个函数，可以把定义为Pipelined的function的返回结果进行SQL查询）
P11 MapReduce:详解Shuffle过程 文档
1 MapReduce:详解Shuffle过程 来源：http://langyu.iteye.com/blog/992916 Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapReduce，
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P4 MapReduce 程序编程框架 文档
MapReduce程序编程框架 ——HuangFx 1 MapReduce作业框架 注解： InputFormat：输入格式 OutputFormat：输出格式 Mapper：map阶段工作 Reducer：reduce阶段工作
P10 MapReduce 数据分析实战 文档
1. MapReduce数据分析实战–李立松 2. 单机测试与程序执行一、单机测试 head test.log | python map.py | python red.py 一、将文件上传到集群 /bin/hadoop
P31 Hadoop深入浅出 - MapReduce 文档
博客：www.superwu.cn Q Q: 3774 86624 2. 课程安排MapReduce原理*** MapReduce执行过程** 数据类型与格式*** Writable接口与序列化机制***
P23 Hadoop 源代码分析（MapReduce概论） 文档
2009-02-21 Hadoop源代码分析（MapReduce概论） 大家都熟悉文件系统，在对HDFS进行分析前，我们并没有花很多的时间去介绍HDFS的背景，毕竟大家对文件系统的还是有一定的理解的
mapreduce源码分析作业分配过程 经验
前面提到作业初始化将创建一系列的TaskInProgress缓存到内存,等待各个 tasktracker结点向jobtracker发送心跳请求任务,由jobtracker端的调度器分配任务,默认 JobQueueTaskScheduler,具体实现对应assignTasks方法
谷歌技术"三宝"之MapReduce 博客
谷歌技术有"三宝"，GFS、MapReduce和大表（BigTable）！ 谷歌在03到06年间连续发表了三篇很有影响力的文章，分别是03年SOSP的 GFS ，04年OSDI的MapReduce，和06年OS
openkk Spark 颠覆 MapReduce 保持的排序记录 资讯
在过去几年，Apache Spark的采用以惊人的速度增加着，通常被作为MapReduce后继，可以支撑数千节点规模的集群部署。在内存中数 据处理上，Apache Spark比MapReduce更加高效已经得到广泛认识；但是当数据量远
Hadoop 之 MapReduce 框架演变详解 经验
com/zhijianliutang/p/5047448.html 经典版的MapReduce 所谓的经典版本的MapReduce框架，也是Hadoop第一版成熟的商用框架，简单易用是它的特点，来看一幅图架构图：
MapReduce V1：MapTask执行流程分析 经验
cn/archives/1457.html 我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。 在文章《 MapReduce V1：TaskTracker设计要点概要分析 》中我们已经了解了org
MapReduce朝不保夕的江湖地位 资讯
可怜的MapReduce，直到2013年末，都是Hadoop系统中的关键一环，在这个开源大数据处理框架中，它既是集群的资源管理器，又作为主要编程手段和处理环境存在。但如今看来，情况正在发生变化。 Apache
MapReduce新版客户端API源码分析 经验
使用MapReduce新版客户端API提交MapReduce Job需要使用 org.apache.hadoop.mapreduce.Job 类。JavaDoc给出以下使用范例。 // Create a
P19 MapReduce超大集群的简单数据处理 文档
MapReduce 超大集群的简单数据处理 收件人： 发件人： 崮山路上走9遍 抄送： 日期： 2005-08-05 关于： MapReduce: Simplified Data Processing
C++版的 MapReduce 框架：MR4C 经验
MR4C 是 Google 开发的 C++ 的 MapReduce 框架，你可以在 Hadoop 架构中执行本地代码。 依赖： tested with Ubuntu 12.04 and CentOS
Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 详解 经验
原 Hadoop MapReduce 框架的问题 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说，Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架，对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述，读者可参考
MapReduce工作原理图文详解 经验
来自： http://dataunion.org/22608.html 1.MapReduce作业运行流程 下面贴出我用visio2010画出的流程示意图： 流程分析：
MapReduce模式、算法和用例 资讯
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》