Moving Media Hadoop

Mi sono imbattuto in questo article. which cita come calcolare media mobile utilizzando preavviso Hadoop. Please che tutti i record di una chiave devono essere ordinati e poi ridotti Ora supporre che i record per una particolare chiave sono distribuite su tutti i frammenti di cluster di Mongo In tal caso, sarebbe possibile calcolare il movimento average. I capire che Mongo non la mappa di ridurre ad ogni nodo il primo requisito per risolvere questo problema è quello di assicurarsi tutte le emette per una mappa di ridurre in una sola fase di ridurre Se questo il caso, allora Mongo Mappa Ridurre sarà mai in grado di risolvere tali problemi vi è un certo misunderstanding. Also base, con miliardi di righe, e petabyte di dati, perché è che Hadoop Ridurre fase doesn t crash di fuori della memoria, dal momento che deve fare i conti con almeno diversi TB di mappato data. asked 16 maggio 13 ad 7 31.Can si spiega il motivo per cui Hadoop doesn t schianto di memoria per tale calcolo Dalla mia comprensione, tutti i ridurre accadrà su un nodo, dove tutti i record per una chiave verranno ridotti Questo dovrebbe tradursi in enorme sovraccarico di memoria su quel nodo, dal momento che TB di dati deve essere presente lì Come gestisce Hadoop tale enorme quantità di dati 16 maggio 13 alle 8 29.I credere che, a differenza di MongoDB, Hadoop, proprio come SQL durante l'elaborazione di una grande unire, scriverà le cose su disco e leggere solo quando necessario con il sistema operativo utilizzando scambio come supporto di memoria temporanea per certe cose probabilmente MongoDB fa più nella RAM prima di scrivere su disco come tale sarà facilmente bail out Sammaye 16 13 maggio alle 8 37. David, Sì, MapReduce è destinato ad operare su una grande quantità di dati e l'idea è che, in generale, la mappa e ridurre le funzioni shouldn t importa quanti mapper o quanti riduttori ci sono , che s solo l'ottimizzazione Se si pensa attentamente l'algoritmo che ho postato, si può vedere che doesn t importa quale mapper ottiene ciò porzioni dei dati di ogni record in ingresso saranno a disposizione di ogni ridurre operazione che ha bisogno Joe K 18 settembre 12 a 22 30.In media migliore della mia comprensione in movimento non è ben mappe di MapReduce paradigma fin dal suo calcolo è essenzialmente finestra scorrevole su dati ordinati, mentre MR è l'elaborazione di gamme non intersecato di ordinata Solution dati che vedo è come a seguito di un implementare partizionamento personalizzato per essere in grado di fare due partizioni differenti in due manche in ogni seduta i vostri riduttori avranno diversi intervalli di dati e calcolare la media mobile dove approprieate cercherò di illustrare i dati in prima visione per riduttori dovrebbero essere R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8.here si cacluate media mobile per alcuni Qs. In prossima corsa tuoi riduttori dovrebbero ottenere dati come R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 Q10 R3 Q14.And caclulate il resto delle medie mobili Poi sarà necessario aggregare results. Idea di partizionamento personalizzato che avrà due modalità di funzionamento - ogni volta dividendo in uguali intervalli, ma con qualche cambiamento di un pseudocodice che sarà simile a questa chiave di partizione numOfPartitions SHIFT MAXKEY dove SHIFT sarà preso dalla configurazione massima MAXKEY valore della chiave presumo per semplicità che iniziano con zero. RecordReader, IMHO non è una soluzione in quanto è limitata a specifici dividere e non può scorrere sopra spaccatura s soluzione boundary. Another potrebbe essere quella di implementare la logica personalizzata dei dati di input splitting esso fa parte del InputFormat Esso può essere fatto per fare 2 scivoli diversi, simili a partitioning. answered 17 settembre 12 alle 8 59.Hadoop Jobs. Hadoop lavoro offerta di lavoro Trend. The distacco tendenza di posti di lavoro pubblicizzati citando Hadoop come proporzione di tutte permanente o contrarre IT di posti di lavoro con una corrispondenza nel database grafico di business intelligence category. Hadoop stipendio Trend. This fornisce la media mobile a 3 mesi per gli stipendi citato in posti di lavoro IT permanenti citando Hadoop. Hadoop stipendio Histogram. The distribuzione stipendio di posti di lavoro IT citando Hadoop su 3 mesi al 14 marzo 2017.Hadoop tavolo Top 30 Job locations. The segue esamina la domanda e fornisce una guida agli stipendi mediani citati in posti di lavoro IT citando Hadoop all'interno del Regno Unito nel corso dei 3 mesi al 14 marzo 2017, la colonna Posizione Cambio fornisce una indicazione della variazione della domanda all'interno di ogni posizione in base allo stesso periodo di 3 mesi dello scorso year. Rank variazione sul corrispondente periodo dello scorso Year. Matching permanente IT lavoro Ads. Median Stipendio ultimi 3 mesi.