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    2011年8月22日

    posted @ 2011-09-08 08:59 itspy 閱讀(336) | 評(píng)論 (0)編輯 收藏

    posted @ 2011-09-07 21:02 itspy 閱讀(16322) | 評(píng)論 (0)編輯 收藏

         摘要: Hadoop在做Join時(shí), Bloom Filter可以在Mapper階段就幫助過(guò)濾掉大部分無(wú)用數(shù)據(jù), 同時(shí)也不需要把大量的List數(shù)據(jù)復(fù)制到每個(gè)Mapper節(jié)點(diǎn). 相比下面的幾種方法十分具有優(yōu)勢(shì).

    1) 在Reduce階段進(jìn)行Join,這樣運(yùn)算量比較小.(這個(gè)適合被Join的數(shù)據(jù)比較小的情況下.)

    2) 壓縮字段,對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理,過(guò)濾不需要的字段.





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    posted @ 2011-08-22 21:43 itspy 閱讀(1575) | 評(píng)論 (0)編輯 收藏

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