MapReduce
各类突发事件流程图
仓储分公司突发事件处理流程 说明： 1、急救事件的处理过程由当班值班员负有直接责任，当班主管负有管理责任。
电梯困人处理流程 说明: 1、电梯困人事件的处理过程由当班值班员负有直接责任，当班主管负有管理责任。说明:
1、水浸事件的处理过程由当班值班员负有直接责任，当班主管负有管理责任。 接报治安案件应急处理标准 说明： 1、突发事件的处理过程由当班值班员负有直接责任，当班主管负有管理责任。 说明：（监控中心或发现者）报警后，监控中心立即通知值班员现场查看、确认，如确认属火警，灾
情轻则消防员自救，如灾情严重时，立即通知部门主管、经理和管理处经理，确认是否报“119” （特大火灾时直接报“119”），及时通知保安部、客服部、工程部、保洁部、绿化部等，召集人员配合消防队进行救火。火警、火灾事件的发生由消防专员负有直接责任，消防主管负有管理责任。 水浸应急处理流程 1、当发生案件时，发现者及时通知当班值班员到场确认情况，按C级情况处理，若情况严重者，及 时通知部门主管、经理及管理处经理，到现场采取果断措施。及时制止事态，处理后做好记录存档在案。
2、治安事件的处理过程由当班值班员负有直接责任，当班主管负有管理责任。 火警、火灾应急处理流程 说明： 1、发生异常情况时，确认异常出入何处，发现者立即通知监控中心及各门岗，监视好各公共区域， 加强防范，通知治安巡逻员前去现场确认情况，属可以现象，设法抓获嫌疑目标带到办公室处理，调查事件的经过，根据其情节给予相应处分，必要情况送派出所处理，并做好记录。
（续） 说明： 1、确认事件后，就其情况进行处理，如责权能够处理的，及时处理，责权范围处理不了的问题，及 时上报上级领导，同时联系相关部门，共同进行处理。 2、事件处理后，做好记录存档在案。
3.MapReduce命令汇总
MapReduce命令汇总 1.手动代码调整程序中Map处理文件的大小，可增大处理的Map数量 Configuration conf = new Configuration(); conf.setLong(“mapred.max.split.size”, 20*1024*1024) 2.在运行MapReduce任务的时候，出现如下错误： Error: org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle$ShuffleError: error in shuffle in fetcher#1 at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle.run(Shuffle.java:134) at org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.run(ReduceTask.java:376) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:167) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396) at https://www.wendangku.net/doc/0b3833884.html,erGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1556) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:162) Caused by: https://www.wendangku.net/doc/0b3833884.html,ng.OutOfMemoryError: Java heap space at org.apache.hadoop.io.BoundedByteArrayOutputStream.
事故应急管理制度
治安突发事件应急处理流程 1.0处理基本程序 1.1秩序员接到报警或在巡逻过程发现治安案件的，应立即报告当班班长、服务中心/案场秩序部主管、经理，并由秩序主管视案件情况确定是否通知紧急集合。 1.2服务中心/案场秩序部经理应尽快向公安机关报案（辖区派出所电话或110 报警电话）。 1.3 当班秩序员应根据具体情况，采取适当方法保护现场，禁止无关人员进入，以免破坏现场，影响证据的收集。 1.4 必要时经服务中心/案场经理同意可将一部电梯设置为手控状态，其余电梯迫降关闭，控制进出人员，组织秩序员逐层查找可疑对象。 1.5 抓紧时间向发现人员或周围群众了解案件和事件发生、发现的经过，收集群众的反馈信息，了解更多的情况并认真做好记录及证据收集。 1.6 向到达现场的公安人员认真汇报案件发生情况，协助配合破案。 1.7 秩序主管应做好记录、存档。 2.0 打架斗殴事件处理流程 2.1对单个业主间或业主与其他人在小区打架、斗殴时 2.1.1当班秩序员迅速报告班长和就近巡逻秩序员，并通知秩序主管立即到达现场。 2.1.2秩序主管、当班班长、秩序员应立即劝告打斗双方离开现场。 2.1.3 服务中心/案场经理与其他人员继续做好劝导工作，分离打斗
双方，分开调解、缓和矛盾。 2.1.4 疏散围观群众离开现场。 2.2对于在小区范围内有聚众斗殴时 2.2.1 巡逻秩序员立即通知当班班长和服务中心/案场秩序部主管、经理，由秩序主管通知其他非当班的秩序员紧急集合。 2.2.2 服务中心/案场主管安排人员将在场围观的人员隔离或劝离现场，维护现场的道路交通秩序，保护好现场。 2.2.3 服务中心/案场经理迅速组织人员控制现场，防止事态扩大，如属于违反治安管理条例行为，应及时向公安机关报警（辖区派出所电话或110报警电话）。 2.2.4 在有效处理聚众斗殴的同时，应加强小区的安全维护工作，防止不法分子乘机进行破坏、偷窃行为。 2.2.5 在维持现场秩序时，应注意保护事发现场，收集证据，同时尽可能将聚众斗殴者暂时留在办公室内，等候公安人员到达后进行人员及资料移交。 2.2.6 如有人员伤亡，做好救护工作，通知急救中心（电话：120）到现场抢救。 2.2.7 秩序部主管应做好相应记录（文字、录音、录像）、存档。 3.0可疑物件及危险物品处理流程 3.1 秩序员发现可疑物品或接到相关信息时，要立即向服务中心/案场秩序主管及经理汇报，并留守现场，防止他人接触可疑危险品。3.2 服务中心/案场秩序主管立即组织人员赶至现场，向有关人员了解
当前公安机关作风建设的成效、问题及解决路径
浅议公安机关作风建设 在当前公安机关作风建设工作中，**分局始终坚持以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，牢固树立和落实科学发展观，建立正确的政绩观和为民群众观，以全市的“作风转变年”活动为载体，全力推进公安机关作风建设。对照市局“作风转变年”活动要求，我们在思想观念、工作方式、为民服务等方面还存在一些不足，与当前面对的新任务、新要求还有一些差距。对此我们不回避，并深入剖析存在问题的原因，增强工作的针对性和有效性，认真加以解决，促进分局机关作风建设深入开展。 一、取得的成效 1、转变作风服务群众的理念深入人心。**分局通过在门口院内、通道及主要路口摆放展板、悬挂横幅、制作各队室工作职责公示栏、内部网络开辟专栏等多种方式积极营造作风转变氛围。同时结合**市“作风转变年”活动方案和市公安局“作风转变年”活动安排，全体民警结合自身实际边学边改，使转变工作作风服务人民大众的意识入脑入心，广大干警的服务意识进一步增强。 2、坚持开门接访。**分局坚持每天安排一名分局领导接访，给来访群众答难释疑，面对面与上访群众沟通交流，积极化解矛盾调解纠纷，并协调推动有关事项落实，让群众看到问题得到解决的信心和公安机关的诚意，群众对**分局的工作满意度不断提升。
3、警民关系更加融洽。**分局结合“警民恳谈”活动和“三访三评”深化大走访活动，深入了解辖区群众对公安工作的新要求和新期盼，并以此作为转变作风和改进工作方法的契机，用真心和真情换取群众们对公安工作的理解和支持，进一步密切警民关系，融合警民情谊，推进和谐警民关系建设和公安工作和队伍建设水平的提高，取得了良好效果。 4、优化工作流程，不断推出便民利民措施。先后制定推出了五条便民措施，优化工作流程，强化为民服务意识，受到辖区群众的好评：1、为户口室添臵供群众使用的桌椅、纸张、笔墨、老花镜、打气筒、饮水机等服务设施。2、户口室设立意见簿，免费为群众提供办事指南；依法公开窗口单位的工作职责、执法依据、办事程序、法定时限、收费标准、监督方式以及其他相关内容，主动接受群众的监督和评议。3、实行AB角工作制，确保户口室至少一名民警在岗在位，为群众提供优质服务，群众办理业务手续齐全的，当场办理，不让群众跑第二趟。4、办理户口实行预约服务，工作时间社区警务室保证民警在岗在位，及时为群众办理户口业务；民警外出工作的，先由协警及时为群众登记，办理预约，第二个工作日内，社区民警主动与群众联系，为群众节约办事时间，简化程序。 5、为特殊人群提供上门服务，便民措施向群众公布，最大限度地将有关服务措施延伸到社区及警务室。 5、社会治安环境持续稳定，群众安全感指数稳步提升。迎盛会，保平安”严打整治百日会战开展以来，**分局持续保持对违
MapReduce基本概念
1)MapReduce概念 MapReduce其实是两个分离的概念：map和reduce。 首先看一个简单的例子。 例如，现在需要计算1w篇文章中字母‘w’的数量。这些文章以键值对(key/value)的形式存储DocumentID(key), DocumentContent(Value) 1, "This is an article" //假设这篇文章中含有“w”字母5个 2, "This is another article" // 含有“w”字母8个 . . . 10000, "This is the last article" //含有“w”字母9个 下面是两段伪代码： map(String key, String value): // key: document name // value: document contents for each word w in value: EmitIntermediate(w, "1"); map函数将被应用到每一个键值对。因此第一次调用为map(1, "This is a article")，最后一次是map(10000, "This is the last article")。全部map函数运行完毕后，将输出一个中间结果集：w, "5" //第一次调用的结果 w, "8" . . w, "9" //第1w次 接下来工作交给了reduce函数： reduce(String key, Iterator values): // key: a word // values: a list of counts
int result = 0; for each v in values: result += ParseInt(v); Emit(AsString(result)); reduce函数将被应用到每一个要查询的字母上。在此例中只有一个，"w"。此时只调用一次, reduce("w", ["5", "8"....."9"])。reduce做的仅仅是将数列中的所有数字相加，就得到了1w篇文章中w字母的个数。 ?过程很简单，但里面蕴含的寓意值得深思： 1，首先，因为map是对每一个键值对分别进行计算(即，map函数用来分别统计每一篇文章中w的个数)，而相互之间没有什么关联。因此map函数可以实现很高的并行度，map函数的调用可以被灵活分散到多个服务器。 map的输入一般是：(
基于MapReduce数字图像处理研究
基于MapReduce 数字图像处理研究 田进华，张韧志 （黄淮学院河南驻马店463000） 摘要：随着海量图像数据的增加，使得需要处理的数据规模越来越大，为了解决在处理海量数据信息时所面临的存取容量和处理速度的问题，在深入研究MapReduce 大规模数据集分布式计算模型的基础之上，本文设计了基于 MapReduce 实现对数字图像并行化处理。实验结果表明:运行在Hadoop 集群上的基于MapReduce 并行化算法具有数 据节点规模易扩展、处理速度快、安全性高、容易实现等特点，能够较好地满足海量数据图像的处理的要求。关键词：Hadoop 平台；海量数据；MapReduce ；图像处理；并行处理中图分类号：TN391.41 文献标识码：A 文章编号：1674－6236（2014）15-0093-03 Research of digital image processing based on MapReduce TIAN Jin 鄄hua ，ZHANG Ren 鄄zhi （Huanghuai University ，Zhumadian 463000，China ） Abstract:With the increase of mass image data ，makes the need to deal with the data size is bigger and bigger ，in order to solve the facing access when dealing with huge amounts of data information capacity and processing speed ，the further study of graphs large 鄄scale distributed computing model based on the data set ，in this paper ，based on graphs design for digital image parallel processing.Experimental results show that run on Hadoop cluster graphs based on parallel algorithm is data node size easy extension ，fast processing speed ，high security ，easy to implement ，can well meet the requirements of mass data processing of the image. Key words:Hadoop plateform ；mass data ；MapReduce ；image processing ；parallel processing 收稿日期：2014-04-30 稿件编号：201404271 基金项目：河南省教育厅科学技术研究重点项目（13A520786） 作者简介：田进华（1982—），男，河南泌阳人，硕士，实验师。研究方向：计算机应用。 以互联网为计算平台的云计算，将会涉及非常多的海量数据处理任务[1]，海量数据处理是指对大规模数据的计算和分析，通常数据规模可以达到TB 甚至PB 级别。当今世界最流行的海量数据处理可以说是MapReduce 编程模式。 MapReduce 分布式编程模型允许用户在不了解分布式系统 底层实现细节的情况下开发并行应用程序。用户可以利用 Hadoop 轻松地组织计算机资源，进而搭建自己的分布式计算 云平台，并且可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。 1MapReduce 计算模型 Hadoop 是一个开源分布式计算平台。以分布式文件系统HDFS 和MapReduce 为核心的分布式计算和分布式存储的编 程环境[2]。MapReduce 是用于大规模数据集分布式的计算模型，实现一个MapReduce 应用，首先，通过Map 程序将数据切割成小块，然后，分配给大量服务器处理，最后，通过 Reduce 程序将处理后的结果汇整输出给客户端。MapReduce 的整个架构是由Map 和Reduce 函数组成，当程序输入一大组Key/Value 键值对时，Map 负责根据输入的Key/Value （键值）对，生成中间结果，这生成中间结果同样采用Key/Value （键值）对的形式。开发者只需要实现Map 和Reduce 函数的逻辑，然后提交给MapReduce 运行环境，计算任务便会在大量计算机组成的集群上被自动、并行地调度执行。MapReduce 的运行环境是有两个不同类型的节点组成:Master 和Worker 。 Worker 负责数据处理，Master 主要负责任务分配和节点之间 数据共享。需要实现或指定以下编程接口： Map 函数：接收输入的键值对
MapReduce工作原理
MapReduce工作原理 1MapReduce原理（一） 1.1MapReduce编程模型 MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce 就是"任务的分解与结果的汇总"。 在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是TaskTracker，JobTracker是用于调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。 在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，把处理过程高度抽象为两个函数：map和reduce，map负责把任务分解成多个任务，reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。 需要注意的是，用MapReduce来处理的数据集（或任务）必须具备这样的特点：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。 1.2MapReduce处理过程 在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个Job，每个Job又可以分为两种阶段：map 阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数表示，即map函数和reduce函数。map函数接收一个
MapReduce经典例子WordCount运行详解
Hadoop MapReduce经典例子 ——WordCount 运行详解 1、MapReduce理论简介 1.1 MapReduce编程模型 MapReduce 采用“分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点 管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地 说，MapReduce 就是“任务的分解与结果的汇总”。 在Hadoop 中，用于执行MapReduce 任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一 个是TaskTracker，JobTracker 是用于调度工作的，TaskTracker 是用于执行工作的。一个Hadoop 集群中只有一台JobTracker。 在分布式计算中，MapReduce 框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负 载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，把处理过程高度抽象为两个函数： map 和reduce，map 负责把任务分解成多个任务，reduce 负责把分解后多任务处理的结果汇 总起来。 需要注意的是，用MapReduce 来处理的数据集（或任务）必须具备这样的特点：待处 理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。 1.2 MapReduce处理过程 在Hadoop 中，每个MapReduce 任务都被初始化为一个Job，每个Job 又可以分为两种 阶段：map 阶段和reduce 阶段。这两个阶段分别用两个函数表示，即map 函数和reduce 函数。map 函数接收一个
MapReduce优化
MapReduce优化 MapReduce计算模型的优化涉及了方方面面的内容，但是主要集中在两个方面：一是计算性能方面的优化；二是I/O操作方面的优化。这其中，又包含六个方面的内容。 1.任务调度 任务调度是Hadoop中非常重要的一环，这个优化又涉及两个方面的内容。计算方面：Hadoop总会优先将任务分配给空闲的机器，使所有的任务能公平地分享系统资源。I/O方面：Hadoop会尽量将Map任务分配给InputSplit所在的机器，以减少网络I/O的消耗。 2. 数据预处理与InputSplit的大小 MapReduce任务擅长处理少量的大数据，而在处理大量的小数据时，MapReduce的性能就会逊色很多。因此在提交MapReduce任务前可以先对数据进行一次预处理，将数据合并以提高MapReduce任务的执行效率，这个办法往往很有效。如果这还不行，可以参考Map任务的运行时间，当一个Map任务只需要运行几秒就可以结束时，就需要考虑是否应该给它分配更多的数据。通常而言，一个Map任务的运行时间在一分钟左右比较合适，可以通过设置Map的输入数据大小来调节Map的运行时间。在FileInputFormat中（除了CombineFileInputFormat），Hadoop会在处理每个Block后将其作为一个InputSplit，因此合理地设置block块大小是很重要的调节方式。除此之外，也可以通过合理地设置Map任务的数量来调节Map任务的数据输入。
3. Map和Reduce任务的数量 合理地设置Map任务与Reduce任务的数量对提高MapReduce任务的 效率是非常重要的。默认的设置往往不能很好地体现出MapReduce任务的需求，不过，设置它们的数量也要有一定的实践经验。 首先要定义两个概念—Map/Reduce任务槽。Map/Reduce任务槽就是这个集群能够同时运行的Map/Reduce任务的最大数量。比如，在一个具有1200台机器的集群中，设置每台机器最多可以同时运行10个Map任务，5个Reduce任务。那么这个集群的Map任务槽就是12000，Reduce任务槽是6000。任务槽可以帮助对任务调度进行设置。 设置MapReduce任务的Map数量主要参考的是Map的运行时间，设置Reduce任务的数量就只需要参考任务槽的设置即可。一般来说，Reduce 任务的数量应该是Reduce任务槽的0.95倍或是1.75倍，这是基于不同的考虑来决定的。当Reduce任务的数量是任务槽的0.95倍时，如果一个Reduce任务失败，Hadoop可以很快地找到一台空闲的机器重新执行这个任务。当Reduce任务的数量是任务槽的1.75倍时，执行速度快的机器可以获得更多的Reduce任务，因此可以使负载更加均衡，以提高任务的处理速度。 4. Combine函数 Combine函数是用于本地合并数据的函数。在有些情况下，Map函数产生的中间数据会有很多是重复的，比如在一个简单的WordCount程序中，因为词频是接近与一个zipf分布的，每个Map任务可能会产生成千上万个
MapReduce源码分析完整版
一MapReduce概述 Map/Reduce是一个用于大规模数据处理的分布式计算模型，它最初是由Google工程师设计并实现的，Google已经将它完整的MapReduce论文公开发布了。其中对它的定义是，Map/Reduce是一个编程模型（programming model），是一个用于处理和生成大规模数据集（processing and generating large data sets）的相关的实现。用户定义一个map函数来处理一个key/value对以生成一批中间的key/value对，再定义一个reduce函数将所有这些中间的有着相同key的values合并起来。很多现实世界中的任务都可用这个模型来表达。 二MapReduce工作原理 1 Map-Reduce Map-Reduce框架的运作完全基于
Mapreduce调优
Performance Tunning 8mins, 44sec TO 3mins, 45sec 硬件级别 提高磁盘IO的性能 noatime 我为两台slaves server设置了noatime. vi /etc/fstab.map task的平均执行时间减少两秒,这影响硬盘IO的性能,shuffle的时间也相应地减少了1分钟,不影响reduce的执行时间 client端设置 map与reduce task数量 map task的数量由split的数量决定,split的数据越小,每个map task执行的时间就越短,但相应地, job的执行时间就拉长了, 因为内部调度的时间更长了 benchmark: 之前是67个map task,平均执行时间是16秒, job完成时间接近7分钟 后来map task变成265个, 平均每个map task执行8秒,但job完成时间差不多12分钟 reduce task的数量由client来设置 我测试的结果client设置result task略大于或等于集群reduce slot, 当然这是整个集群只有一个 job在执行的情况下,当有多个job执行时, 网上的建议是少于集群reduce slots总量 集群reduce slots数量是4,我设置reduce数量成8的时候,每个reduce执行的很快,shuffle过程也短,最终job完成时间差不多是7分钟,而设置为2时,shuffle时间很长,job完成时间为12分钟.当我再设置为4个reduce task时, 执行时间差不多8分钟 后来我又做了三个长时间job并发运行的测试,结果显示纵使有很多个map slot在运行, 两台slaves的CPU与内存利用率不是很离谱, 但不同的场景应该有不同的设置,主要还是根据slave的负载来决定. 查看slave机器的负载可使用top命令 使用压缩 使用压缩,可有效减少传输数据量与存储数据量. conf.setBoolean("https://www.wendangku.net/doc/0b3833884.html,press", true); conf.setClass("https://www.wendangku.net/doc/0b3833884.html,press.codec", GzipCodec.class, CompressionCodec.class); 像这样使用的话,只会在reduce完成后对输出数据做压缩,我测试的结果是原本200MB的数据在使用Gzip压缩后就变成60多MB,压缩率差不多是60%多.可能因为是要对输出数据做压缩,reduce执
MapReduce Online
MapReduce Online Tyson Condie,Neil Conway,Peter Alvaro,Joseph M.Hellerstein UC Berkeley Khaled Elmeleegy,Russell Sears Yahoo!Research Abstract MapReduce is a popular framework for data-intensive distributed computing of batch jobs.To simplify fault tolerance,many implementations of MapReduce mate-rialize the entire output of each map and reduce task before it can be consumed.In this paper,we propose a modi?ed MapReduce architecture that allows data to be pipelined between operators.This extends the MapRe-duce programming model beyond batch processing,and can reduce completion times and improve system utiliza-tion for batch jobs as well.We present a modi?ed version of the Hadoop MapReduce framework that supports on-line aggregation,which allows users to see“early returns”from a job as it is being computed.Our Hadoop Online Prototype(HOP)also supports continuous queries,which enable MapReduce programs to be written for applica-tions such as event monitoring and stream processing. HOP retains the fault tolerance properties of Hadoop and can run unmodi?ed user-de?ned MapReduce programs. 1Introduction MapReduce has emerged as a popular way to harness the power of large clusters of computers.MapReduce allows programmers to think in a data-centric fashion: they focus on applying transformations to sets of data records,and allow the details of distributed execution, network communication and fault tolerance to be handled by the MapReduce framework. MapReduce is typically applied to large batch-oriented computations that are concerned primarily with time to job completion.The Google MapReduce framework[6] and open-source Hadoop system reinforce this usage model through a batch-processing implementation strat-egy:the entire output of each map and reduce task is materialized to a local?le before it can be consumed by the next stage.Materialization allows for a simple and elegant checkpoint/restart fault tolerance mechanism that is critical in large deployments,which have a high probability of slowdowns or failures at worker nodes. We propose a modi?ed MapReduce architecture in which intermediate data is pipelined between operators, while preserving the programming interfaces and fault tolerance models of previous MapReduce frameworks. To validate this design,we developed the Hadoop Online Prototype(HOP),a pipelining version of Hadoop.1 Pipelining provides several important advantages to a MapReduce framework,but also raises new design chal-lenges.We highlight the potential bene?ts?rst:?Since reducers begin processing data as soon as it is produced by mappers,they can generate and re?ne an approximation of their?nal answer during the course of execution.This technique,known as on-line aggregation[12],can provide initial estimates of results several orders of magnitude faster than the ?nal results.We describe how we adapted online ag-gregation to our pipelined MapReduce architecture in Section4. ?Pipelining widens the domain of problems to which MapReduce can be applied.In Section5,we show how HOP can be used to support continuous queries: MapReduce jobs that run continuously,accepting new data as it arrives and analyzing it immediately. This allows MapReduce to be used for applications such as event monitoring and stream processing. ?Pipelining delivers data to downstream operators more promptly,which can increase opportunities for parallelism,improve utilization,and reduce response time.A thorough performance study is a topic for future work;however,in Section6we present some initial performance results which demonstrate that pipelining can reduce job completion times by up to 25%in some scenarios. 1The source code for HOP can be downloaded from http:// https://www.wendangku.net/doc/0b3833884.html,/p/hop/
MapReduce例子
硕士研究生实践报告 题目 IBM期末大作业 作者姓名贾志远 作者学号 21551063 指导教师大江老师 学科专业软件工程 所在学院软件学院 提交日期二○一五年十一月
一题目要求 我们的项目背景是，可穿戴设备的实时数据分析。1.txt记录的是某一个用户的心跳周期数据，每一个数值表示一次心跳的周期，单位是秒。例如，0.8表示用户当时的心跳间隙是0.8秒。心跳间期按照顺序存储。 利用Hadoop的MapReduce框架编写程序，计算出总测量时间和平均心跳间期，即求和与求平均。请写出程序，并在实验报告中简单描述你的思路。 探索Spark的Transformation中的mapPartition，写出示例程序，并思考何时会用到mapPartition，为什么要用它？ 探索Spark的Transformation中的flatMap，写出示例程序，并思考何时会用到它，为什么要用到它。 （选做）SD1和SD2是表征心率变异性的一种指标。结合发给你们的论文，用Java 或者Scala实现SD1和SD2的计算（不用考虑并行化，普通的Java或Scala程序即可）。 （选做）假设我们同时监控100个用户的心率，是否能够利用Spark的RDD的特性，并行地计算SD1和SD2?（提示:把每一个用户的心率数据作为RDD里面的一个元素，RDD 中不同的元素表示不同用户的心率数据，利用map对每一个用户的心率数据进行并行分析）。请描述设计思路，并尽可能实现一个多用户心率监控的计算程序。 作业要求：提交源代码，并提交一份简单的实验报告，包括程序的思路和对前面提出问题的简要回答。请于11/20前交给班长，并由班长统一发给我。 有问题的话可以QQ或者微信找我:215918152，但是希望到我这里的问题都能够有一定技术含量:P 系统配置等初级问题请自行找牛逼的同学帮忙解决。 二题目实现 第一题： 本题就是利用Hadoop的MapReduce框架编写程序，计算出总测量时间和平均心跳间期，即求和与求平均，程序代码如下： public class Heart extends Configured implements Tool { private final static Text COUNT = new Text("count"); public static class HeartMapper extends Mapper
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- 大数据技术原理与应用 第七章 MapReduce分析
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- MapReduce的Shuffle阶段
- 3.MapReduce命令汇总
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- MapReduce优化
- MapReduce 原理与实践
- Mapreduce实验报告
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