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MapReduce Design Patterns

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Donald Miner 作者
O'Reilly Media
译者
2012-12-22 出版日期
230 页数
USD 44.99 价格
Paperback
丛书系列
9781449327170 图书编码

MapReduce Design Patterns 在线电子书 图书标签: MapReduce  大数据  O'Reilly  数据挖掘  计算机科学  Patterns  Design  计算机   


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发表于2024-12-22


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找到了...

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太浅

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还算有点实用,不过随着pig的成熟,很多东东其实不需要了解了

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相当一部分“pattern”被总结出来,只说明了Hadoop太笨。

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大概13年的时候读过这本书,当时觉得觉得收获非常大,基本覆盖了用mr处理数据的常用方法,不过现在看开用hive就够了。

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MapReduce Design Patterns 在线电子书 图书描述

Design patterns for the MapReduce framework, until now, have been scattered among various research papers, blogs, and books. This handy guide brings together a unique collection of valuable MapReduce patterns that will save you time and effort regardless of the domain, language, or development framework you're using. Each pattern is explained in context, with pitfalls and caveats clearly identified - so you can avoid some of the common design mistakes when modeling your Big Data architecture. This book also provides a complete overview of MapReduce that explains its origins and implementations, and why design patterns are so important. Hadoop MapReduce code is provided to help you learn how to apply the design patterns by example. Topics include: Basic patterns, including map-only filter, group by, aggregation, distinct, and limit Joins: traditional reduce-side join, reduce-side join with Bloom filter, replicated join with distributed cache, merge join, Cartesian products, and intersections Binning, sharding for other systems, sorting, sampling, unions, and other patterns for organizing data Job optimization patterns, including multi-job map-only job folding, and overloading the key grouping to perform two jobs at once

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