如何將資料處理問題轉化為mapreduce模型
資料處理問題更複雜，通常是因為有更多的mapreduce作業，而不是更複雜的map函式和reduce函式，換而言之，通常是增加更多的作業，而不是增加作業的複雜度。對於更複雜的問題，可考慮比mapreduce更高階的語言，例如pig、hive、spark等，有了他們之後，就不用處理到mapreduce作業的轉換，而是集中精力分析正在執行的任務。
關於jobcontrol
當mapreduce工作流的作業不止乙個時，如何管理這些作業按順序執行，主要考慮是否有乙個線性的作業鏈或乙個更複雜的作業有向無環圖(dag)。
MapReduce工作流程
1.流程示意圖 mapreduce詳細工作流程 一 mapreduce詳細工作流程 二 流程詳解 上面是整個mapreduce最全工作流程,但是shuffle過程知識從第7步開始到第16步結束，具體shuffle過程詳解 1 maptask收集我們的map 方法輸出的kv對，放到記憶體緩衝區中 2 ...
map reduce的工作流程
mapreduce工作流程 wordcount 3.map shuffle 對map結果的key根據reducer的個數進行hash寫入緩衝區 key,value,partition 當緩衝區的大小占用了80 左右，將緩衝區的資料寫入磁碟，並根據partition key進行排序，生成乙個 多個溢寫...
工作流建模 工作流概念
工作流建模 工作流概念 1 案例 工作流系統得基本目的是處理案例。每個案例都有乙個唯一標識，而且每個案例的生命週期都是有限的。案例生命週期都處於某個特定狀態，該狀態由三個元素組成 1 案例相關的屬性的值 案例屬性是一系列同案例相關的變數。能夠用來管理案例。正是通過這些變數，才有可能指出在特定條件下某...