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2025/4/28 7:18:26
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1. PFC简介 PFC(Power Factor Correction)又称功率因数矫正,主要是对输入电流的波形进行控制,使其与输入电压波形同步,提高功率因数,减少谐波含量,是能够解决因容性负载导致电流波形严重畸变而产生的电磁干扰(EMl)和电…
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开关电源PFC电路原理详解及matlab仿真
PFC全称“Power Factor Correction”,意为“功率因数校正”。PFC电路即能对功率因数进行校正,或者说能提高功率因数的电路。是开关电源中很常见的电路。 在电学中,功率因数PF指有功功率P(单位w)与视在功率S(…
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Hadoop-MapReduce
Hadoop-MapReduce 文章目录 Hadoop-MapReduce1 MapRedcue的介绍1.1 MapReduce定义1.2 MapReduce的思想1.3MapReduce优点1.4MapReduce的缺点1.5 MapReduce进程1.6 MapReduce-WordCount1.6.1 job的讲解 2 Hadoop序列化2.1 序列化的定义2.2 hadoop序列化和java序列化的区别 3 MapR…
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MapReduce通俗理解
Mapreduce mapreduce通俗理解 举个例子,我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架,我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多,数书就更快。现在我们到一起,把所有人的统计数加在一起。这就是“Reduce”。简单来说,Map就是…
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MapReduce概述
1、MapReduce概述 1.1 MapReduce定义 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“Hadoop的数据分析应用”的核心框架。 MapReduce的思想核心是“分而治之”,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景)。 Map…
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MapReduce MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)“和"Reduce(归约)”,是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来…
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MapReduce 1. 概述1.1 MapReduce 进程 2. 序列化3. 核心框架原理3.1 InputFormat 数据输入切片与 MapTask 并行度决定机制提交job流程FileInputFormat 切片机制CombineTextInputFormat切片机制 3.2 MapTask 工作流程3.3 ReduceTask 工作流程3.4 shuffle工作流程3.5 Combiner预聚…
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图文详解 MapReduce 工作流程
前言 本文隶属于专栏《大数据技术体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢! 本专栏目录结构和参考文献请见大数据技术体系 正文 MapReduce 编程模型 MapReduce 编程模型开发简…
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Hadoop的MapReduce计算框架 概述 MapReduce计算框架是一种计算框架,用于计算处理大规模的数据集,他将数据分成小块,然后在集群中的多个节点上并行处理这些块MapReduce框架是由两个组件组成:Map和Reduce Map任务将输入数据分解成…
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MapReduce详解 MapReduce介绍MapReduce的基本编程模型MapReduce的计算过程1. Map阶段可以概括为5个步骤:2. Reduce节点也可以分为5个步骤:设置ReduceTask并行度(个数) 关于分片(Split)关于ShuffleMap端的sh…
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Hadoop学习笔记—4.初识MapReduce
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09 - MapReduce之入门概述、Mapreduce 优缺点、核心思想、MapReduce进程、MapReduce 编程规范、以及WordCount 案例
目录 一:MapReduce定义 二:MapReduce进程 三:MapReduce 编程规范 (八股文) 四:WordCount 案例 一:MapReduce定义 简介 Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架&…
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MapReduce学习与理解
MapReduce为google分布式三驾马车之一。分别为《The Google File System》、《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》、《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》。三遍论文奠定了分布式存储和计算的基础。本篇文章来说说mapreduc…
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hadoop之MapReduce
MapReduce的概念 Hadoop的三大组件:HDFS、Yarn、MapReduce。 HDFS:解决的是分布式存储的问题。 MapReduce: 解决的是计算问题。 Yarn: 计算的时候,使用的资源如何协调(Windows操作系统) mapReduce的优缺点…
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