1.我正在使用TwitterStreamingAPI获取一些带有特定主题标签的推文。我想从每条推文中提取一些元数据，并使用它们来更新一些本地数据结构。有时很多推文会在短时间内出现在我的电脑上。我不确定处理速度是否比推文流的速度快。我想保证所有的推文都能被成功接收，并且每条推文都可以进行。所以我想问一下我是否必须添加一些结构来缓存我收到的推文？如果是，你能给结构或工具的建议吗？缓冲区、线程池或一些缓存软件，如memecached或redis？2.我还想使用Twitter搜索API，这是一个RESTfulapi，来获取一些推文。我会在一次查询中得到100条推文。在这种情况下是否有必要缓存推

文章目录1.Map阶段1.1把输入文件(夹)划分为很多InputSplit(Split)1.2分配并执行map作业2.Shuffle阶段2.1Partition(分区)2.2Sort(排序)2.3Group(分组)2.4Combiner(规约)2.5序列化并写入Linux磁盘内存2.6反序列化读取数据到不同的reduce节点2.7Reduce端数据进行合并、排序、分组3.Reduce阶段3.1执行reduce方法3.2保存结果到HDFS       MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出来的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。我自己在学习的过程中遇到了很多疑问，例如

我在mongoDB中有Reduse函数。我想打印每个州城市的AVG。我只得到一个正确的结果，其余的将是nanmap功能functionmap(){key={state:this.state};values={numberOfCities:1,statePop:this.pop};emit(key,values)}和reduce函数functionreduce(key,values){numberOfCities=0.0;statePop=0.0;avg=0.0;for(iinvalues){numberOfCities+=values[i].numberOfCities;statePo

我正在尝试映射减少一堆数据以生成每日图表，问题是应用程序有来自世界各地的用户，他们希望数据在他们自己的时区。我目前的map缩减非常简单varmap=function(){varuserLogin=this;vard=this.StartTime;varstart=d.getFullYear()+'-'+d.getMonth()+1,+'-'+d.getDate();varreduceValue={SuccessSession:0,FailSession:0}if(userLogin.ExitReason.Severity和减少varreduce=function(key,value){

我是mapreduce概念的新手，想知道是否可以使用它解决以下问题。我们有一个这样的数据日志:TransIDDateOperationDocumentIDUser101/01/2010OpenaaaAnne201/11/2010CloseaaaAnne301/12/2010OpenbbbMary401/12/2010ClosebbbMary我们希望能够计算不同的时间指标，例如:全局平均打开和关闭操作之间经过多少时间？或每位用户平均打开和关闭之间经过多少时间？有没有一种简单的方法可以通过map-reduce实现这一点？我们正在考虑MongoDB或Hadoop。数据量可能很大——数十亿条记

尝试在MongoDB中存储一些日志数据。现在我需要获取集合中实际存储的日志类型的列表。我有一个这样的文档:(假装每个组和子组可能有数千个){"Group":"Import","SubGroup":"Updateserver"},{"Group":"Import","SubGroup":"Deleteserver"}我想以这样的方式结束:{"Group":"Import","SubGroups":["Deleteserver","Updateserver"]}但是由于每个SubGroup可能有更多，而且我想要任何重复项......javascript是否有类似HashKey集的东西...

对于我的Rails+MongoId应用程序，我需要聚合数据以用于统计目的。我的模型正在呈现一个通用的Web应用程序，它有_许多版本(又名:bundle)和相关用户激活:App={"_id":ObjectId("4ff2e2eab528571384000eb4"),"name":"myapp","category_id":"4ff2e2eab528571384000cc0","bundles":[{"_id":ObjectId("4ff2e2eab528571384000dca"),"activations":[{"user":"user_0","_id":ObjectId("4ff2e

Mongo支持Map/Reduce查询，但它们似乎不是Hadoop意义上的mapreduce(并行运行)。在庞大的Mongo数据库上运行查询的最佳方式是什么？我需要将其导出到其他地方吗？ 最佳答案 根据您具体需要做什么，您的选择(同时留在Mongo中)是:1)继续在Mongo中使用map/reduce，但为了m/r目的启动一些辅助。这是并行化mapreduce的一种比较简单的方法。但是，有一些限制，您只能使用“out:inline”选项，因此结果需要大约16MB或更少。这只有在您还没有分片的情况下才真正可行。2)查看aggregat

在我能找到的所有MongoDBMapReduce示例中，输出的格式如下:{"_id":...,"value":{"v1":...,"v2":...,"vn":...}}我想知道是否可以编写一个MapReduce命令来代替像这样格式化输出:{"_id":...,"v1":...,"v2":...,"vn":...}如果是这样，实现这一目标的最佳方法是什么？ 最佳答案 由于MR实际写出的方式，这是不可能的。它写入一个值字段，适用与此处问题相同的规则:InMongoDBmapreduce,howcanIflattenthevaluesob

我遇到过三种“加入”集合的不同方式:手动保留对您希望加入目标集合的集合的“foreign-key-esk”引用使用DBRefs写一系列Map/Reduce维持关系的功能有人能解释一下每种方法的好处以及我应该在什么时候使用吗？我的第一印象是Map/Reduce用于大型、频繁使用的集合，而其他两个主要用于小型/快速查询。 最佳答案 抱歉回复晚了-这是一个用mongoose编写的嵌入式文档的简单示例:varpostSchema=newSchema({author:{type:String},title:{type:String,requi