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mapreduce算法分析

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mapreduce架构的优势在哪里？Spark相比mapreduce有什么优势？mapreduce是编程模型，其中Map是映射，Reduce是规范 。一个是分布式计算盒子，是mapreduce ， 和mapreduce相比，spark有一批数据，Map会把这些数据分成很多小数据集 ， 然后进行处理，再把所有的结果合并到reduce中进行处理，只是Spark不需要像hadoopmapreduce那样每次都是强制的 。

1、求大数据 分析技术?列出一大堆没用的东西 。大数据分析技术有两种理解:一是大数据处理涉及技术 ， 二是数据挖掘技术，一是数据处理流程:即数据采集、数据清洗、数据存储和数据挖掘结果可视化展示技术 。目前 ， 大数据领域每年都有大量新技术涌现，成为获取、存储、处理-2和/或可视化大数据的有效手段 。大数据技术可以挖掘出隐藏在大规模数据中的信息和知识，为人类社会经济活动提供依据 ， 提高各个领域的运行效率，乃至整个社会经济的集约化程度 。

底层是基础设施 ， 涵盖计算资源、内存存储、网络互联，具体体现在计算节点、集群、机柜、数据中心 。在此之上是数据存储和管理，包括文件系统、数据库和类似YARN的资源管理系统 。然后是计算层，比如hadoop、MapReduce、Spark ， 以及在上面的各种计算范式 ， 比如批处理、流处理、图计算 ， 包括派生编程模型的计算模型，比如BSP、GAS 。
【mapreduce算法分析】
2、大数据 算法学什么大数据算法课程讲授大数据基础知识算法设计思路等 。课程共十讲，包括大数据算法概述，子线性算法 ， 子线性/ 。大数据算法课程讲授大数据的一些基本算法设计思想，包括概率算法、I/O效率算法、并行性算法 。这门课程由十节课组成 。分别是大数据算法概述，次线性算法，次线性算法实例分析 ， 外存储算法概述，外存储搜索结构，外存储图数据- 。-1/实例分析，超越MapReduce的并行大数据处理，众包算法 。

3、 mapreduce体系结构中,什么负责资源监控和作业调度?随着互联网技术的飞速发展，网络产生的数据量每天都在增加 。面对这些浩如烟海的数据，互联网公司往往会陷入数据丰富信息贫乏的尴尬境地 。MapReduce是Google针对大规模数据并行操作提出的模型 。MapReduce因其简单、易实现、可扩展性强、容错性好等特点，在日志记录分析和海量数据排序分析等领域得到广泛应用 。

因此，如何提高MapReduce的性能成为大规模数据并行计算领域的热点和难点问题 。本文研究了通过优化作业调度提高MapReduce性能的技术-1 。首先介绍了MapReduce的计算模型及其工作机制，重点介绍了分析 MapReduce作业执行过程和特点 。其次，分析分析了MapReduce作业执行时间的影响因素 。

4、简述Hadoop的MapReduce与Googl的MapReducc之间的关系江湖传奇永存:Google技术有三宝，GFS，MapReduce，BigTable！Google在2003年到2006年发表了三篇有影响力的文章，分别是2003年SOSP的GFS，2004年OSDI的MapReduce，2006年OSDI的BigTable 。SOSP和OSDI都是操作系统领域的顶级会议，在计算机学会的推荐会议中属于A类 。SOSP在奇数年举行，而OSDI在偶数年举行 。

1.MapReduce是做什么的？因为找不到Google的原理图，所以想借用一个Hadoop项目的结构图来说明MapReduce的位置 ， 如下图 。Hadoop实际上是Google Sambo的开源实现 ， HadoopMapReduce对应GoogleMapReduce，HBase对应BigTable，HDFS对应GFS 。

5、Hadoop和MapReduce究竟分别是做什么用的1，hadoop是一个分布式系统的平台，通过它可以很容易地构建一个高效高质量的分布式系统，并且它还有很多其他相关的子项目，也就是大大扩展了它的功能 ， 包括Zookeeper，Hive，Hbase等 。2.MapReduce是hadoop的核心组件之一 。hadoop应该分两个部分，一个是分布式文件系统hdfs ， 一个是分布式计算盒子 ， 就是mapreduce 。

6、Spark和MapReduce相比,都有哪些优势Spark相比mapreduce有哪些优势？mapreduce是编程模型，其中Map是映射 ， Reduce是规范 。也就是说有一批数据 ， map会把这些数据分成很多小数据集 ， 然后进行处理，再把所有的结果组合成reduce，但是spark不需要像hadoop那样每次都强制mapreduce
而麒麟的核心就是立方体 。MPP和Cube预处理的区别重复如下:> MPPetexpansion，主要有以下几种方法(以DocumentSimilarity为例):BruteForce:最直接暴力的方法，两个for循环，计算任意两个文档的相似度，时间复杂度为O(n ^ 2) ， 这种方法可以得到最好的效果，但是计算量太大，效率太低，经常被用作基线 。

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