我在文本文件中有大量数据(1,000,000 行)。每行有 128 列。
现在我正在尝试用这个大数据构建一个 kd 树。我想使用 map reduce 进行计算。
针对我的问题的蛮力方法:
1) 编写一个 map reduce 作业来查找每一列的方差并选择方差最高的列
2)将(列名,方差值)作为输入编写另一个map reduce作业将输入数据分成两部分。对于给定的列名,第 1 部分包含所有值小于输入值的行,第二部分包含大于输入值的所有行。
3) 对于每个部分重复步骤 1 和步骤 2 ,继续该过程,直到每个部分剩下 500 个值。
列名称、方差值构成我的树的单个节点。因此,对于高度为 10 的树,我需要使用蛮力方法运行 1024 个 map reduce 作业。
我的问题:
1 ) 有什么方法可以通过运行更少的 map reduce 作业来提高效率吗?
2) 我每次都读取相同的数据。有什么办法可以避免这种情况吗?
3 ) 是否有任何其他框架(如 pig 、 hive 等)对此类任务有效?
4 ) 我可以使用任何框架将数据保存到数据存储中并轻松检索数据?
请帮忙...
最佳答案
你为什么不在这里尝试使用 Apache Spark (https://spark.apache.org/)?...这似乎是 spark 的完美用例
关于hadoop - 使用Hadoop Map reduce处理和拆分大数据?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26457156/
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很好奇,就使用rubyonrails自动化单元测试而言,你们正在做什么?您是否创建了一个脚本来在cron中运行rake作业并将结果邮寄给您?git中的预提交Hook?只是手动调用?我完全理解测试,但想知道在错误发生之前捕获错误的最佳实践是什么。让我们理所当然地认为测试本身是完美无缺的,并且可以正常工作。下一步是什么以确保他们在正确的时间将可能有害的结果传达给您? 最佳答案 不确定您到底想听什么,但是有几个级别的自动代码库控制:在处理某项功能时,您可以使用类似autotest的内容获得关于哪些有效,哪些无效的即时反馈。要确保您的提
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我想将html转换为纯文本。不过,我不想只删除标签,我想智能地保留尽可能多的格式。为插入换行符标签,检测段落并格式化它们等。输入非常简单,通常是格式良好的html(不是整个文档,只是一堆内容,通常没有anchor或图像)。我可以将几个正则表达式放在一起,让我达到80%,但我认为可能有一些现有的解决方案更智能。 最佳答案 首先,不要尝试为此使用正则表达式。很有可能你会想出一个脆弱/脆弱的解决方案,它会随着HTML的变化而崩溃,或者很难管理和维护。您可以使用Nokogiri快速解析HTML并提取文本:require'nokogiri'h
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