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- 翁钜 廖
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1 DPark MapReduce (Davies) 2011/12/07 Velocity China 2011
2
3 Douban
4 Douban 5500
5 Douban G,
6 Douban G, 60+
7 Douban G,
8 Douban G, >
9
10 MooseFS 260 T, 44
11 MooseFS 260 T, 44 InfoBright ICE weblog 60+ B
12 MooseFS 260 T, 44 InfoBright ICE weblog 60+ B Python R MPI (C++)
13 Hadoop
14 Hadoop 08
15 Hadoop 08
16 Hadoop 08 09
17 Hadoop HDFS, MapR, ZooKeeper, Hive
18 Hadoop HDFS, MapR, ZooKeeper, Hive Dumbo
19
20
21 Hadoop, MPI
22 Hadoop, MPI
23 Hadoop, MPI Hadoop
24 Hadoop, MPI Hadoop MPI
25 Apache Mesos* Linux Container MPI Hadoop DRun DPark Mesos Node Node Node Node
26 DRun
27 DRun Mesos
28 DRun Mesos MPICH2
29 DRun Mesos MPICH2 ad-hoc RANK, SIZE
30 DRun Mesos MPICH2 ad-hoc RANK, SIZE $ drun -n 10 -c 1 -m 10m -r 2 hostname [3@alg221] alg221 [2@alg224] alg224...
31 DRun
32 DRun 70 AAC
33 DRun 70 AAC
34 DRun + Mesos
35 Spark* Lightning-Fast Cluster Computing val file = spark.textfile("hdfs://...") file.flatmap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) Word Count in Spark *
36 Spark
37 Spark Logistic regression in Spark vs Hadoop
38 Spark
39 Spark Spark: Cluster Computing with Working Sets. Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Michael J. Franklin, Scott Shenker, Ion Stoica. USENIX HotCloud June Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing. Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Tathagata Das, Ankur Dave, Justin Ma, Murphy McCauley, Michael J. Franklin, Scott Shenker, Ion Stoica.Technical Report UCB/EECS July 2011.
40 Spark
41 Spark
42 Spark Scala, locs
43 Spark Scala, locs
44 Spark Scala, locs
45 Spark Scala, locs Scala
46 Spark Scala, locs Scala Python / C
47 DPark
48 DPark Spark Python
49 DPark Spark Python Python
50 DPark Spark Python Python 7
51 DPark Spark Python Python 7 Hive 15 :-)
52 DPark Spark Python Python 7 Hive 15 :-),
53 DPark Spark Python Python 7 Hive 15 :-), Hadoop
54 DPark
55 DPark RDD (Resilient Distributed Dataset)
56 DPark RDD (Resilient Distributed Dataset) RDD Split Split Split Split Split
57 RDD
58 RDD
59 RDD dpark.parallelize(range(100), 10)
60 RDD dpark.parallelize(range(100), 10)
61 RDD dpark.parallelize(range(100), 10) dpark.textfile( /mfs/weblog/ )
62 RDD
63 RDD RDD RDD
64 RDD RDD RDD
65 RDD RDD RDD FileRDD Split Split Split Split
66 RDD RDD RDD FileRDD Split Split Split Split map()
67 RDD RDD RDD FileRDD Split Split Split Split map() MappedRDD Split Split Split Split
68 RDD RDD RDD FileRDD Split Split Split Split map() MappedRDD Split Split Split Split reduce()
69 RDD RDD RDD FileRDD Split Split Split Split map() MappedRDD Split Split Split Split reduce() ShuffledRDD Split Split Split
70 RDD count(), collect(),save() DAG Stage Shuffle, Result
71 RDD FileRDD count(), collect(),save() DAG Stage map() MappedRDD reduce() ShuffledRDD Shuffle, Result
72 RDD FileRDD count(), collect(),save() DAG Stage Shuffle, Result map() MappedRDD reduce() ShuffledRDD collect() Result
73 RDD FileRDD count(), collect(),save() map() MappedRDD DAG reduce()... Stage Shuffle, Result collect() ShuffledRDD Result
74 RDD FileRDD count(), collect(),save() map() MappedRDD Shuffle DAG reduce()... Stage Shuffle, Result collect() ShuffledRDD Result
75 RDD FileRDD count(), collect(),save() map() MappedRDD Shuffle DAG reduce()... Stage Shuffle, Result ShuffledRDD Result collect() Result
76 RDD FileRDD Split Split Split Split map() MappedRDD Split Split Split Split reduce() ShuffledRDD Split Split Split collect() Result Result
77 RDD FileRDD Split Split Split Split map() MappedRDD Split Split Split Split reduce() ShuffledRDD Split Split Split Task collect() Result Result
78 DPark on Mesos Mesos Mesos Master Slave 1 Mesos Slave 2...
79 DPark on Mesos Mesos Mesos Master Slave 1 Mesos Slave 2... DPark App
80 DPark on Mesos Mesos Mesos Master Slave 1 Mesos Slave 2... DPark App
81 DPark on Mesos Mesos Mesos Master Slave 1 Mesos Slave 2... DPark Executor DPark App
82 DPark on Mesos Mesos Mesos Master DPark App Slave 1 Mesos Slave 2... DPark Executor Worker Worker Worker
83 DPark on Mesos Mesos Mesos Master DPark App Slave 1 Mesos Slave 2 DPark Executor... Cache, Broadcast Worker Worker Worker
84 Word Count
85 Word Count files = dpark.textfile( word.txt')
86 Word Count files = dpark.textfile( word.txt') words = files.flatmap(str.split).map(lambda x:(x,1))
87 Word Count files = dpark.textfile( word.txt') words = files.flatmap(str.split).map(lambda x:(x,1)) cnt = words.reducebykey(add).collectasmap()
88 Word Count files = dpark.textfile( word.txt') words = files.flatmap(str.split).map(lambda x:(x,1)) cnt = words.reducebykey(add).collectasmap() $ python wordcount.py
89 Word Count files = dpark.textfile( word.txt') words = files.flatmap(str.split).map(lambda x:(x,1)) cnt = words.reducebykey(add).collectasmap() $ python wordcount.py $ python wordcount.py -m mesos
90 >>> dpark = DparkContext('mesos') >>> d = dpark.parallelize(range(1000), 10) >>> print d.reduce(add) [dpark] :10:47,670 Got a job with 10 tasks [dpark] :11:04,926 Finished 5 (progress: 1/10) in 6.64s
91 K-Means
92 K-Means
93 K-Means
94 K-Means
95 K-Means
96 K-Means
97 K-Means
98 K-Means
99 K-Means
100 K-Means points = dpark.textfile('kmeans.txt').map(parsevector).cache()
101 K-Means points = dpark.textfile('kmeans.txt').map(parsevector).cache() centers = [Vector() for i in range(k)]
102 K-Means points = dpark.textfile('kmeans.txt').map(parsevector).cache() centers = [Vector() for i in range(k)] for it in range(n):
103 K-Means points = dpark.textfile('kmeans.txt').map(parsevector).cache() centers = [Vector() for i in range(k)] for it in range(n): ps = points.map(lambda p:(closestcenter(p, centers), (p, 1)))
104 K-Means points = dpark.textfile('kmeans.txt').map(parsevector).cache() centers = [Vector() for i in range(k)] for it in range(n): ps = points.map(lambda p:(closestcenter(p, centers), (p, 1))) ncenters = ps.reducebykey(mergepoints).collectasmap()
105 K-Means points = dpark.textfile('kmeans.txt').map(parsevector).cache() centers = [Vector() for i in range(k)] for it in range(n): ps = points.map(lambda p:(closestcenter(p, centers), (p, 1))) ncenters = ps.reducebykey(mergepoints).collectasmap() centers = ncenters.values()
106 def cos((a, b)): return cos_sim(a, b) ratings = spark.csvfile( r.csv ).map(parse).groupbykey() blocks = ratings.glom().cache() sims = blocks.cartesion(blocks).flatmap(cos) final = sims.reducebykey(lambda x,y:x+y)
107 def cos((a, b)): return cos_sim(a, b) ratings = spark.csvfile( r.csv ).map(parse).groupbykey() blocks = ratings.glom().cache() sims = blocks.cartesion(blocks).flatmap(cos) final = sims.reducebykey(lambda x,y:x+y) C
108 DPark
109 DPark Hadoop
110 DPark Hadoop
111 DPark Hadoop
112 DPark Hadoop C
113 DPark Hadoop C PyPy
114
115 Hadoop
116 DPark
117 DPark
118 DPark
119 DPark
120 Thank you Question???
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李 绍 武 过了元宵节 年味渐渐淡去 如同浓浓的香茶经过不断 冲泡 稀释 日子又寡淡稀松起来 已经立春了 而严寒还霸 气十足 迟迟不肯退场 回想起来 那天晚上还是有些不同寻常的 灰黄的日头 一落下 寒风便骤然而起 带着尖厉的哨音在夜空中横冲直 撞 撞得四下里哐哐哐乱响 这种情况下 竟然还有野猫发 情 在楼下声嘶力竭地哀嚎 让人心惊胆寒 我和老婆躺在 被窝里 看一部正热播的言情剧 俊男靓女们给爱情折磨成
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教 學 緣 起 在 引 領 學 生 進 行 讀 報 心 得 分 享 與 批 判 思 考 時, 發 現 學 生 普 遍 對 科 學 知 識 性 文 章 興 趣 缺 缺 ; 再 者, 近 年, 國 小 高 年 級 課 本 選 讀 科 普 文 章, 但 學 生 學 習 往 往 不 得 其 所, 無 法 融 入 課 文 中 因 此, 教 學 者 從 國 語 日 報 中 選 了 一 些 較 貼 近 生 活 的
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