Moving Average Hadoop

Eu tropecei em cima deste article. which menciona como calcular a média movente usando Hadoop. Perceba que todos os registros para uma CHAVE deve ser classificado e então reduzido Suponha agora que os registros para uma CHAVE particular são espalhados através de todos os cacos do Mongo agrupa dentro Nesse caso, seria possível calcular a média móvel. Eu entendo que Mongo faz o mapa reduzir em cada nó A principal exigência para resolver este problema é certificar-se de todos os emite para um mapa ser reduzido em uma única fase de redução Se que Então, Mongo Map Reduce nunca será capaz de resolver esses problemas Existe algum mal-entendido básico. Também, com bilhões de linhas e petabytes de dados, por que é que a fase Hadoop Reduzir não está fora da memória, uma vez que Tem que lidar com pelo menos vários TBs de dados mapeados. Perguntado 16 de maio 13 às 7 31.Pode explicar porque o Hadoop não cai fora da memória para tal computação Do meu entendimento, toda a redução acontecerá em um nó, onde todos os Registros para KEY será reduzido Isso deve resultar em enorme sobrecarga de memória nesse nó, uma vez que TBs de dados precisa estar presente lá Como o Hadoop lidar com essa enorme quantidade de dados Maio 16 13 em 8 29.I acredito que, ao contrário de MongoDB, hadoop, apenas Como SQL ao processar uma grande junção, vai escrever coisas para o disco e ler apenas quando necessário com o sistema operacional usando swap como um titular de memória temporária para certas coisas provavelmente MongoDB faz mais na memória RAM antes de escrever para o disco como tal, facilmente resgatar Sammaye May 16 13 at 8 37. David, Sim, MapReduce destina-se a operar em uma grande quantidade de dados E a idéia é que, em geral, o mapa e funções de redução não deve se preocupar quantos mapeadores ou quantos redutores existem, que s Apenas otimização Se você pensar cuidadosamente sobre o algoritmo que eu postei, você pode ver que não importa que mapeador recebe o que porções dos dados Cada registro de entrada estará disponível para cada operação de redução que necessita Joe K Sep 18 12 at 22 30. No melhor dos meus entendimentos mo Média não é muito bem mapeia para MapReduce paradigma desde seu cálculo é essencialmente deslizando janela sobre dados classificados, enquanto MR é o processamento de intervalos não interceptados de dados classificados Solução eu vejo é como seguir a Para implementar particionador personalizado para ser capaz de fazer dois Diferentes partições em duas corridas Em cada executar seus redutores obterá diferentes faixas de dados e calcular a média móvel onde apropriado vou tentar ilustrar Em dados de primeira execução para redutores deve ser R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8.here você vai cacluate média móvel para alguns Qs. In próximo executar seus redutores devem obter dados como R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14.E caclular o restante das médias móveis Então você vai precisar para agregar resultados. Idea de particionador personalizado Que terá dois modos de operação - cada vez dividindo em intervalos iguais, mas com alguma mudança Em um pseudocódigo ele se parecerá com esta chave de partição SHIFT MAXKEY numOfPartitions onde SHIFT será retirado da configuração MAXKEY max Imum valor da chave Eu suponho para a simplicidade que eles começam com zero. RecordReader, IMHO não é uma solução, uma vez que é limitado a divisão específica e não pode deslizar sobre divisão s boundary. Another solução seria a de implementar a lógica personalizada de dividir dados de entrada É parte do InputFormat Pode ser feito para fazer 2 slides diferentes, semelhante ao partitioning. answered Sep 17 12 em 8 59.Hadoop Jobs. Hadoop Job Vacancy Trend. The posto de trabalho tendência de empregos anunciados citando Hadoop como uma proporção de todos Permanente ou contrato de TI empregos com uma correspondência na base de dados Business Intelligence category. Hadoop Salary Trend. This gráfico fornece a média móvel de 3 meses para os salários citados em empregos permanentes de TI citando Hadoop. Hadoop Salário Histograma. A distribuição salarial de empregos de TI citando Hadoop Durante os 3 meses a 14 de março de 2017.Hadoop Top 30 Locais de Emprego. A tabela abaixo analisa a demanda e fornece um guia para os salários médios citados em empregos de TI citando Hadoop no Reino Unido durante os 3 meses a 14 Ma Rch 2017 A coluna Mudança de Rank fornece uma indicação da mudança na demanda dentro de cada local com base no mesmo período de 3 meses no ano passado. Mudança do Rank no mesmo período do ano passado. Contrato Permanente de TI Job Ads. Median Salário Últimos 3 meses.