Moving Genomsnittet Hadoop

Jag snubblat på den här artikeln. som nämner hur man beräknar glidande medelvärde med hjälp av Hadoop. Observera att alla poster för en nyckel ska sorteras och sedan minskas. Antag nu att posterna för en viss KEY är spridda över alla shorts i Mongo-klyftan I I sådant fall skulle det vara möjligt att beräkna det rörliga genomsnittet. Jag förstår att Mongo minskar kartan vid varje nod. Det främsta kravet på att lösa detta problem är att se till att alla utsläpp för en karta minskas i en enda reduceringsfas om det S fallet, då kan Mongo Map Reduce aldrig kunna lösa sådana problem. Finns det några grundläggande missförstånd. Också, med miljarder rader och datablad av data, varför är det att Hadoop Reduce-fas inte kraschar ur minnet, eftersom det måste hantera åtminstone flera TB: er av mappade data. asked 16 maj 13 på 7 31. Kan du förklara varför Hadoop inte kraschar ur minnet för sådan beräkning Från min förståelse kommer allt minskning att hända på en nod, där alla poster för a KEY kommer att minskas Detta bör resultera i stort minne överhuvudet på den noden, eftersom TB-data måste vara närvarande där Hur hanterar Hadoop så stor mängd data 16 maj 13 på 8 29. Jag tror att, till skillnad från MongoDB, hade hadoop, bara som SQL när man bearbetar ett stort deltagande, skriver ut saker på disken och läser endast när det behövs med operativsystemet med hjälp av byte som en tillfällig minneshållare för vissa saker förmodligen, MongoDB gör mer i RAM innan du skriver till disken som sådant kommer det enkelt att rädda Sammaye Maj 16 13 på 8 37. David, ja, MapReduce är avsedd att fungera på en stor mängd data Och tanken är att i allmänhet ska kartan och minska funktionerna inte bryr sig om hur många mappers eller hur många reducerare det finns, det är s bara optimering Om du tänker noggrant på den algoritm som jag skrev upp kan du se att det spelar ingen roll vilken mappare får vilka delar av dataen Varje inmatningsrekord kommer att vara tillgänglig för varje reducerad operation som behöver den Joe K 18 september 12 kl 22:30. I bästa av min förståelse mo Ving genomsnittet är inte snygga kartor till MapReduce-paradigmet eftersom dess beräkning väsentligen skjuter fönster över sorterade data medan MR behandlar icke-skurna rader av sorterade data Lösning jag ser är som följer a För att implementera anpassad partitioner för att kunna göra två olika skiljeväggar i två körningar I varje körning kommer dina reducerare att få olika dataområden och beräkna glidande medelvärden, där det är lämpligt att jag ska försöka illustrera. För första gången bör data för reduktionsmedel vara R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8.här kommer du att cacluate glidande medelvärdet för några Qs. In nästa körning bör dina reducerare få data som R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14. Och caclulate resten av glidande medelvärden Sedan måste du sammanställa resultaten. Icke av anpassad partitioner att det kommer att ha två olika driftssätt - varje gång som delas i lika delar men med lite skift I en pseudokod kommer den att se ut som den här partitionsnyckeln SHIFT MAXKEY numOfPartitions där SHIFT kommer att tas från konfigurationen MAXKEY max Imumvärdet av nyckeln Jag antar för enkelhet att de börjar med noll. RecordReader, IMHO är inte en lösning eftersom den är begränsad till specifik delning och kan inte glida över split-gränsen. En annan lösning skulle vara att implementera anpassad logik för delning av inmatningsdata Det är en del av InputFormat Det kan göras att göra 2 olika bilder, liknar partitioning. answered Sep 17 12 på 8 59.Hadoop Jobs. Hadoop Job Vacancy Trend. Arbetspostutvecklingen av jobb som annonseras med att citera Hadoop som andel av alla Permanent eller kontrakt IT-jobb med en match i databasen Business Intelligence category. Hadoop Salary Trend. This diagrammet ger tre månaders glidande medelvärde för löner citeras i permanenta IT-jobb som citerar Hadoop. Hadoop Salary Histogram. Lönfördelningen av IT-jobb som citerar Hadoop över de 3 månaderna till den 14 mars 2017.Hadoop Top 30 arbetsplatser. Tabellen nedan tittar på efterfrågan och ger en guide till median lön citerade i IT-arbeten citing Hadoop inom Storbritannien under 3 månader till 14 Ma rch 2017 Kolumnen Rankförändring ger en indikation på förändring av efterfrågan inom varje plats baserat på samma 3 månadersperiod förra året. Rankförändring på samma period förra året. Matchning av permanent IT-jobbannonser. Medianlön senaste 3 månaderna.