Moving average hadoop

Potem natknęłam się na ten artykuł, w którym wspomina się, jak obliczyć średnią ruchome za pomocą narzędzia Hadoop. Zauważ, że wszystkie rekordy dla klucza powinny być sortowane, a następnie zredukowane Załóżmy, że zapisy dotyczące konkretnego klucza są rozłożone na wszystkie sekcje klastra Mongo w takim przypadku byłoby możliwe obliczenie średniej ruchomej. Rozumiem, że Mongo zmniejsza mapę na każdym węźle Podstawowym wymogiem rozwiązania tego problemu jest upewnienie się, że wszystkie emisje mapy zostały zredukowane w jednej fazie redukcji Jeśli to jest to przypadek, a następnie Mongo Map Reduce nigdy nie będzie w stanie rozwiązać takich problemów Czy istnieją pewne podstawowe niezrozumienia. Ponadto, z miliardami wierszy i petabajtów danych, dlaczego jest to, że Faza redukcji Hadoop nie traci pamięci, ponieważ musi uporać się z co najmniej kilkoma TBs mapowanych danych. aplikowany 16 maja 13 w wieku 7 31. Można wytłumaczyć, dlaczego Hadoop nie traci pamięci na takie obliczenia Z mojego zrozumienia całe zmniejszenie nastąpi w jednym węźle, gdzie wszystkie zapisy dotyczące a Klucz zostanie zredukowany Powinno to spowodować ogromne obciążenie pamięciowe tego węzła, ponieważ dane TB muszą być tam obecne Jak Hadoop obsługuje takie ogromne ilości danych 16 maja 13 na 8 29. Wierzę, że w przeciwieństwie do MongoDB, hadoop, po prostu jak SQL przy przetwarzaniu dużego połączenia, zapisuje rzeczy na dysku i czyta tylko wtedy, gdy jest to konieczne z systemem operacyjnym, używając swap jako tymczasowego posiadacza pamięci dla pewnych rzeczy prawdopodobnie MongoDB robi więcej w pamięci RAM przed zapisem na dysk, jako taki łatwo będzie wyzwolić Sammaye 16 maja, 13 maja w 8 37. David, tak, MapReduce ma działać na dużej ilości danych I pomysł polega na tym, że w ogóle, mapa i zmniejszenie funkcji nie powinny obchodzić się z iloma mapperami i ilu reduktorów, po prostu optymalizacja Jeśli zastanowisz się nad algorytmem, który wysłałem, możesz zobaczyć, że nie ma znaczenia, który maparz pobiera jakie części danych Każdy rekord wejściowy będzie dostępny dla każdej operacji, której potrzebujesz Joe K 18 12 w 22 30. W najlepszym moich zrozumieniach mo średnie nie jest ładne mapy do paradygmatu MapReduce, ponieważ jego obliczenie jest zasadniczo przesuwane okno nad sortowanymi danymi, a MR jest przetwarzanie niezedytowanych zakresów posortowanych danych Rozwiązanie widzę jest następująco Aby wdrożyć niestandardowy partycjoner, aby móc dokonać dwóch różne przebiegi w dwóch przebiegach W każdym biegu reduktory otrzymają różne zakresy danych i obliczają średnią ruchową w stosownych przypadkach, którą będę próbował zilustrować W pierwszym uruchomieniu danych dla reduktorów powinna być R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8. Gdzie będziesz kauczał średnią ruchową dla niektórych Q. W następnej rundzie reduktory powinny otrzymywać dane, takie jak R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14.Zacierz resztę średnich kroczących Następnie musisz zsumować wyniki. Idea niestandardowego partycjonera że będzie miał dwa tryby pracy - za każdym razem dzieląc się na równe zakresy, ale z pewną zmianą W pseudokodie będzie wyglądać tak, jak ten klucz partycji SHIFT MAXKEY numOfPartitions gdzie SHIFT zostanie wzięty z konfiguracji MAXKEY max ima wartość klucza Przypuśćmy na prostotę, że zaczynają się z zero. RecordReader, IMHO nie jest rozwiązaniem, ponieważ jest ograniczony do konkretnego podziału i nie może przesuwać się na granicy split. Another byłoby wdrożenie niestandardowych logiki podziału danych wejściowych to jest część InputFormat Można zrobić, aby wykonać 2 różne slajdy, podobne do partycjonowania. stałe lub kontraktowe stanowiska informatyczne z dopasowaniem do kategorii Business Intelligence w bazie danych. Hadoop Salary Trend. Wykres ten stanowi 3-miesięczną średnią ruchową dla wynagrodzeń podawanych w stałych pracach informatycznych, powołując się na Hadoop. Hadoop Salary Histogram. Dystrybucja wynagrodzeń pracy informatycznej, powołując się na Hadoop w okresie od 3 miesięcy do 14 marca 2017 r. Najwyższe 30 miejsc pracy w Hadoop. Poniższa tabela przedstawia popyt i podaje przewodnik po średniej płacy podanej w informatyce, powołując się na Hadoop w Wielkiej Brytanii w ciągu 3 miesięcy do 14 lat rch 2017 Kolumna Zmiana pozycji wskazuje na zmianę popytu w poszczególnych lokalizacjach na podstawie tego samego okresu trzech miesięcy ubiegłego roku. Zmiana w tym samym okresie ostatniego roku. Zapytanie stałego stanowiska pracy w branży IT. Wynagrodzenie miesięczne w ciągu ostatnich 3 miesięcy.