เฉลี่ยเคลื่อนที่ Hadoop

ฉันสะดุดเมื่อบทความนี้กล่าวถึงวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ Hadoop โปรดสังเกตว่าระเบียนทั้งหมดของ KEY ควรเรียงลำดับและลดลงแล้วตอนนี้สมมติว่าระเบียนสำหรับคีย์เฉพาะจะกระจายไปทั่วเศษทั้งหมดของกลุ่ม Mongo ใน กรณีดังกล่าวจะเป็นไปได้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ฉันเข้าใจว่า Mongo ทำแผนที่ลดที่แต่ละโหนดความต้องการที่สำคัญในการแก้ปัญหานี้คือเพื่อให้แน่ใจว่าการส่งเสียงทั้งหมดสำหรับแผนที่จะลดลงในเฟสเดียวที่ลดลง s กรณีแล้ว Mongo แผนที่ลดจะไม่สามารถแก้ปัญหาดังกล่าวมีบางเข้าใจผิดขั้นพื้นฐานนอกจากนี้มีพันล้านแถวและ petabytes ข้อมูลทำไมมันจึง Hadoop ลดระยะ doesn t ความผิดพลาดออกจากหน่วยความจำเนื่องจาก มีการจัดการกับอย่างน้อยหลาย TBs ข้อมูลที่แมป 16 พฤษภาคมที่ 7 31 คุณสามารถอธิบายได้ว่าทำไม Hadoop doesn t ความผิดพลาดออกจากหน่วยความจำสำหรับการคำนวณดังกล่าวจากความเข้าใจของฉันลดทั้งหมดจะเกิดขึ้นในหนึ่งโหนดที่ทุก ระเบียนสำหรับ a KEY จะลดลงซึ่งจะส่งผลให้ค่าโสหุ้ยหน่วยความจำขนาดใหญ่บนโหนดนั้นสูงขึ้นเนื่องจาก TBs ของข้อมูลต้องมีอยู่ในที่นี้อย่างไร Hadoop จัดการข้อมูลจำนวนมหาศาล 16 พฤษภาคมที่ 8 29. เชื่อว่าแตกต่างจาก MongoDB, hadoop เพียง เช่น SQL เมื่อประมวลผลการเข้าร่วมที่มีขนาดใหญ่จะเขียนข้อมูลลงในดิสก์และอ่านเฉพาะเมื่อจำเป็นโดยใช้ระบบปฏิบัติการโดยใช้ swap ในฐานะที่เป็นผู้ถือหน่วยความจำชั่วคราวสำหรับบางสิ่งบางอย่างอาจ MongoDB ทำเพิ่มเติมในแรมก่อนที่จะเขียนลงดิสก์เช่นนี้ได้อย่างง่ายดายจะประกันตัวออก Sammaye พฤษภาคม 16 13 ที่ 8 37 เดวิดใช่ MapReduce มีจุดมุ่งหมายเพื่อใช้งานข้อมูลจำนวนมากและแนวคิดก็คือโดยทั่วไปแล้วแผนที่และลดฟังก์ชันไม่ควรดูแลผู้จัดทำแผนที่หรือลดจำนวนเท่าไร เพียงแค่การเพิ่มประสิทธิภาพถ้าคุณคิดอย่างรอบคอบเกี่ยวกับอัลกอริทึมที่ฉันโพสต์ไว้คุณจะเห็นว่าไม่มีความสำคัญใดที่ Mapper จะได้รับส่วนใดของข้อมูลแต่ละระเบียนอินพุตจะพร้อมใช้งานสำหรับทุกๆการดำเนินงานที่ต้องการ Joe K กันยายน 18 12 at 22 30 ในความเข้าใจที่ดีที่สุดของฉัน ving เฉลี่ยไม่ได้เป็นอย่างดีแผนที่เพื่อกระบวนทัศน์ MapReduce ตั้งแต่การคำนวณของมันเป็นหลักเลื่อนหน้าต่างไปเรียงลำดับข้อมูลในขณะที่ MR คือการประมวลผลของช่วงที่ไม่ได้รับการตัดกันของข้อมูลเรียงลำดับฉันเห็นเป็นดังต่อไปนี้เพื่อใช้ partitioner ที่กำหนดเองเพื่อให้สามารถทำสอง พาร์ทิชันที่แตกต่างกันในสองวิ่งในการทำงานแต่ละ reducers ของคุณจะได้รับช่วงที่แตกต่างกันของข้อมูลและคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ approprieate ฉันจะพยายามที่จะแสดงในข้อมูลการทำงานครั้งแรกสำหรับ reducers ควร R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8. ที่นี่คุณจะสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับบาง Qs ในการดำเนินการต่อไป reducers ของคุณควรได้รับข้อมูลเช่น R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14 และ caclulate ส่วนที่เหลือของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แล้วคุณจะต้องรวมผล. Idea ของ partitioner ที่กำหนดเอง ว่าจะมีสองโหมดของการทำงาน - แต่ละครั้งแบ่งออกเป็นช่วงเท่ากัน แต่มีการเปลี่ยนแปลงบางอย่างใน pseudode จะมีลักษณะเช่นนี้คีย์พาร์ทิชัน SHIFT MAXKEY numOfPartitions ที่ SHIFT จะถูกนำมาจาก MAXKEY การกำหนดค่าสูงสุด imac ค่าของคีย์ฉันถือว่าสำหรับความเรียบง่ายที่พวกเขาเริ่มต้นด้วย zero. RecordReader, IMHO ไม่ได้แก้ปัญหาเนื่องจากมีการ จำกัด เฉพาะการแยกและไม่สามารถเลื่อนผ่านทางแยก boundary. Another จะใช้ตรรกะที่กำหนดเองในการแยกข้อมูลเข้า มันเป็นส่วนหนึ่งของ InputFormat สามารถทำได้เพื่อทำ 2 ภาพนิ่งที่แตกต่างกันคล้ายกับการแบ่ง partition. answer Sep 17 12 at 8 59.Hadoop Jobs. Hadoop แนวโน้มตำแหน่งงานแนวโน้มงานโพสต์แนวโน้มของงานที่โฆษณาอ้าง Hadoop เป็นสัดส่วนของทั้งหมด ถาวรหรือสัญญา IT งานที่มีการแข่งขันในฐานข้อมูล Business Intelligence หมวดหมู่แนวโน้มเงินเดือน HadoP แผนภูมินี้ให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 เดือนสำหรับเงินเดือนที่ยกมาในงานไอทีถาวรที่อ้างถึง HadoopHagoop เงินเดือน Histogram การกระจายเงินเดือนของงานด้านไอทีที่อ้างถึง Hadoop มากกว่า 3 เดือนถึง 14 มีนาคม 2017.Hadoop Top 30 สถานที่ทำงานตารางด้านล่างมีลักษณะที่ความต้องการและให้คำแนะนำกับเงินเดือนค่ามัธยฐานที่ยกมาในงานไอทีที่อ้างถึง Hadoop ภายในสหราชอาณาจักรในช่วง 3 เดือนถึง 14 Ma rch 2017 คอลัมน์การเปลี่ยนแปลงอันดับจะแสดงการเปลี่ยนแปลงความต้องการภายในแต่ละตำแหน่งตามช่วงเวลาเดียวกันของปีที่แล้วการเปลี่ยนแปลงของส่วนแบ่งในช่วงเวลาเดียวกันของปีที่แล้วการจับคู่งานด้านไอทีแบบถาวรอายุเฉลี่ยเดือนล่าสุด 3 เดือน