由于网上搜索PowerJobMapReduce都是设计原理，demo也展示个空壳子，没有演示Map到Reduce结果怎么传递，对于没有MR开发经验的人来说并没有什么帮助，所以这里写了一个有完整计算意义的demo供参考。代码功能：实现一个sum累加。任务输入参数：batchSize=100&batchNum=10，其中batchSize表示每个子任务大小，这里就是一个子任务负责100个数据累加。batchNum表示批次大小，也就是本次分发为10个子任务来完成。执行过程就是：Map过程是将本次任务划分为10个子任务，每个子任务分别完成1累加到100，101累加到201，...，以此类推。Reduc
对数据集的shuffle处理需要设置相应的buffer_size参数，相当于需要将相应数目的样本读入内存，且这部分内存会在训练过程中一直保持占用。完全的shuffle需要将整个数据集读入内存，这在大规模数据集的情况下是不现实的，故需要结合设备内存以及Batch大小将TFRecord文件随机划分为多个子文件，再对数据集做localshuffle（即设置相对较小的buffer_size，不小于单个子文件的样本数）。Shuffle和划分下文以一个异常检测数据集（正负样本不平衡）为例，在生成第一批TFRecord时，我将正负样本分别写入单独的TFrecord文件以备后续在对正负样本有不同处理策略的情况
对数据集的shuffle处理需要设置相应的buffer_size参数，相当于需要将相应数目的样本读入内存，且这部分内存会在训练过程中一直保持占用。完全的shuffle需要将整个数据集读入内存，这在大规模数据集的情况下是不现实的，故需要结合设备内存以及Batch大小将TFRecord文件随机划分为多个子文件，再对数据集做localshuffle（即设置相对较小的buffer_size，不小于单个子文件的样本数）。Shuffle和划分下文以一个异常检测数据集（正负样本不平衡）为例，在生成第一批TFRecord时，我将正负样本分别写入单独的TFrecord文件以备后续在对正负样本有不同处理策略的情况
这次来聊聊Hadoop中使用广泛的分布式计算方案——MapReduce。MapReduce是一种编程模型，还是一个分布式计算框架。MapReduce作为一种编程模型功能强大，使用简单。运算内容不只是常见的数据运算，几乎大数据中常见的计算需求都可以通过它来实现。使用的时候仅仅需要通过实现Map和Reduce接口的方式来完成计算逻辑，其中Map的输入是一对，经过计算后输出一对；然后将相同Key合并，形成集合；再将这个集合输入Reduce。下面，就以WordCount为例，熟悉一下MapReduce：WordCount是为了统计文本中不用词汇出现的次数。如果统计一篇文本的内容，只需要写一个程序将文
这次来聊聊Hadoop中使用广泛的分布式计算方案——MapReduce。MapReduce是一种编程模型，还是一个分布式计算框架。MapReduce作为一种编程模型功能强大，使用简单。运算内容不只是常见的数据运算，几乎大数据中常见的计算需求都可以通过它来实现。使用的时候仅仅需要通过实现Map和Reduce接口的方式来完成计算逻辑，其中Map的输入是一对，经过计算后输出一对；然后将相同Key合并，形成集合；再将这个集合输入Reduce。下面，就以WordCount为例，熟悉一下MapReduce：WordCount是为了统计文本中不用词汇出现的次数。如果统计一篇文本的内容，只需要写一个程序将文
job提交阶段1、准备好待处理文本。2、客户端submit()前，获取待处理数据的信息，然后根据参数配置，形成一个任务分配的规划。3、客户端向Yarn请求创建MrAppMaster并提交切片等相关信息：job.split、wc.jar、job.xml。Yarn调用ResourceManager来创建MrAppMaster，而MrAppMaster则会根据切片的个数来创建MapTask。其中切片规划：InputFormat（默认为TextInputFormat）通过getSplits方法对输入目录中的文件进行逻辑切片，并序列化成job.split文件。默认情况下，HDFS上的一个block对应一
job提交阶段1、准备好待处理文本。2、客户端submit()前，获取待处理数据的信息，然后根据参数配置，形成一个任务分配的规划。3、客户端向Yarn请求创建MrAppMaster并提交切片等相关信息：job.split、wc.jar、job.xml。Yarn调用ResourceManager来创建MrAppMaster，而MrAppMaster则会根据切片的个数来创建MapTask。其中切片规划：InputFormat（默认为TextInputFormat）通过getSplits方法对输入目录中的文件进行逻辑切片，并序列化成job.split文件。默认情况下，HDFS上的一个block对应一
1导引我们在博客《Hadoop:单词计数(WordCount)的MapReduce实现》中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数，现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能。2.Spark的MapReudce原理Spark框架也是MapReduce-like模型，采用“分治-聚合”策略来对数据分布进行分布并行处理。不过该框架相比Hadoop-MapReduce，具有以下两个特点：对大数据处理框架的输入/输出，中间数据进行建模，将这些数据抽象为统一的数据结构命名为弹性分布式数据集(ResilientDistributedDataset)，并在此数据结构上构建了一系列通用的数据
1导引我们在博客《Hadoop:单词计数(WordCount)的MapReduce实现》中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数，现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能。2.Spark的MapReudce原理Spark框架也是MapReduce-like模型，采用“分治-聚合”策略来对数据分布进行分布并行处理。不过该框架相比Hadoop-MapReduce，具有以下两个特点：对大数据处理框架的输入/输出，中间数据进行建模，将这些数据抽象为统一的数据结构命名为弹性分布式数据集(ResilientDistributedDataset)，并在此数据结构上构建了一系列通用的数据
1.Map与Reduce过程1.1Map过程首先，Hadoop会把输入数据划分成等长的输入分片(inputsplit)或分片发送到MapReduce。Hadoop为每个分片创建一个map任务，由它来运行用户自定义的map函数以分析每个分片中的记录。在我们的单词计数例子中，输入是多个文件，一般一个文件对应一个分片，如果文件太大则会划分为多个分片。map函数的输入以形式做为输入，value为文件的每一行，key为该行在文件中的偏移量(一般我们会忽视)。这里map函数起到的作用为将每一行进行分词为多个word，并在context中写入以代表该单词出现一次。map过程的示意图如下：mapper代码编写
