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Hadoop進階

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本地combine優化

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mapper到reduce過程總結

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本地合并：mapper完成之后，reduce進行之前

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由于namenode存儲了每個文件的元數據信息（有多少分片，在那些分區等等），并且受限于內存，hdfs適合存貯大文件，如果有大量的小文件，要進行文件合并

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文件超過每一個數據塊的大小，就會進行分片

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一個mapreduce作業中，分區數量、reduce任務數量和最終輸出的文件數量是一致的

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課程須知: 1、在學習本課程之前，需要學習hadoop課程基礎篇，即掌握MapReduce作業的基本步驟。 2、需要掌握線性代數、向量等的基本數學知識

老師告訴你能學到什么？: 1、hadoop新舊版本的基本架構 2、mapreduce作業的內部原理 3、mapreduce作業重要參數的調優 4、利用hadoop緩存實現矩陣相乘 5、簡單的推薦算法

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