MapReduce論文學習筆記 經驗
Reduce：對具有相同key的value集合上應用Reduce操作合并中間結果 * MapReduce框架模型：通過簡單接口（用戶只要實現Map和Reduce函數）實現大規模數據的分布式計算，實現在大量普通機器上的高性能計算
jopen 在 Oracle 數據庫中實現 MapReduce 經驗
在程序員開發并行程序時，Map-Reduce模式正變得流行起來。這些map-reduce程序通常來并行處理大量數據。本文來演示如何在Oracle數據庫上，通過使用Parallel Pipelined Table函數及并行操作，來實現Map-Reduce程序。（譯者注：table()是oracle中一個函數，可以把定義為Pipelined的function的返回結果進行SQL查詢）
P11 MapReduce:詳解Shuffle過程 文檔
?1 MapReduce:詳解Shuffle過程 來源：http://langyu.iteye.com/blog/992916 Shuffle過程是MapReduce的核心，也被稱為奇跡發生的地方。要想理解MapReduce，
sweetbaybe
P4 MapReduce 程序編程框架 文檔
?MapReduce程序編程框架 ——HuangFx 1 MapReduce作業框架 注解： InputFormat：輸入格式 OutputFormat：輸出格式 Mapper：map階段工作 Reducer：reduce階段工作
P10 MapReduce 數據分析實戰 文檔
1. MapReduce數據分析實戰–李立松 2. 單機測試與程序執行一、單機測試 head test.log | python map.py | python red.py 一、將文件上傳到集群 /bin/hadoop
P31 Hadoop深入淺出 - MapReduce 文檔
博客：www.superwu.cn Q Q: 3774 86624 2. 課程安排MapReduce原理*** MapReduce執行過程** 數據類型與格式*** Writable接口與序列化機制***
P23 Hadoop 源代碼分析（MapReduce概論） 文檔
?2009-02-21 Hadoop源代碼分析（MapReduce概論） 大家都熟悉文件系統，在對HDFS進行分析前，我們并沒有花很多的時間去介紹HDFS的背景，畢竟大家對文件系統的還是有一定的理解的
mapreduce源碼分析作業分配過程 經驗
前面提到作業初始化將創建一系列的TaskInProgress緩存到內存,等待各個 tasktracker結點向jobtracker發送心跳請求任務,由jobtracker端的調度器分配任務,默認 JobQueueTaskScheduler,具體實現對應assignTasks方法
谷歌技術"三寶"之MapReduce 博客
谷歌技術有"三寶"，GFS、MapReduce和大表（BigTable）！ 谷歌在03到06年間連續發表了三篇很有影響力的文章，分別是03年SOSP的 GFS ，04年OSDI的MapReduce，和06年OS
openkk Spark 顛覆 MapReduce 保持的排序記錄 資訊
在過去幾年，Apache?Spark的采用以驚人的速度增加著，通常被作為MapReduce后繼，可以支撐數千節點規模的集群部署。在內存中數 據處理上，Apache?Spark比MapReduce更加高效已經得到廣泛認識；但是當數據量遠
Hadoop 之 MapReduce 框架演變詳解 經驗
com/zhijianliutang/p/5047448.html 經典版的MapReduce 所謂的經典版本的MapReduce框架，也是Hadoop第一版成熟的商用框架，簡單易用是它的特點，來看一幅圖架構圖：
MapReduce V1：MapTask執行流程分析 經驗
cn/archives/1457.html 我們基于Hadoop 1.2.1源碼分析MapReduce V1的處理流程。 在文章《 MapReduce V1：TaskTracker設計要點概要分析 》中我們已經了解了org
MapReduce朝不保夕的江湖地位 資訊
可憐的MapReduce，直到2013年末，都是Hadoop系統中的關鍵一環，在這個開源大數據處理框架中，它既是集群的資源管理器，又作為主要編程手段和處理環境存在。但如今看來，情況正在發生變化。 Apache
MapReduce新版客戶端API源碼分析 經驗
使用MapReduce新版客戶端API提交MapReduce Job需要使用 org.apache.hadoop.mapreduce.Job 類。JavaDoc給出以下使用范例。 // Create a
P19 MapReduce超大集群的簡單數據處理 文檔
?MapReduce 超大集群的簡單數據處理 收件人： 發件人： 崮山路上走9遍 抄送： 日期： 2005-08-05 關于： MapReduce: Simplified Data Processing
C++版的 MapReduce? 框架：MR4C 經驗
MR4C 是 Google 開發的 C++ 的 MapReduce 框架，你可以在 Hadoop 架構中執行本地代碼。 依賴： tested with Ubuntu 12.04 and CentOS
Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 詳解 經驗
原 Hadoop MapReduce 框架的問題 對于業界的大數據存儲及分布式處理系統來說，Hadoop 是耳熟能詳的卓越開源分布式文件存儲及處理框架，對于 Hadoop 框架的介紹在此不再累述，讀者可參考
MapReduce工作原理圖文詳解 經驗
來自： http://dataunion.org/22608.html 1.MapReduce作業運行流程 下面貼出我用visio2010畫出的流程示意圖： 流程分析：
MapReduce模式、算法和用例 資訊
和大數據應用的爆發式增長，很多人正在尋找將他們已有的實現轉為 MapReduce 方式的方法。不幸的是，除了 《應用 MapReduce 進行數據密集的文本處理》 和 《Mahout in Action》