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	2009年6月4日
	

    


		
    
			
			
    
			
			
    		
				posted @ 2011-09-08 08:59 itspy 閱讀(344) | 評論 (0) | 編輯 收藏
			
    
		
    
	
		
    
			
			
    
			
			
    		
				posted @ 2011-09-07 21:02 itspy 閱讀(16328) | 評論 (0) | 編輯 收藏
			
    
		
    
	
		
    
			
			
         摘要: Hadoop在做Join時, Bloom Filter可以在Mapper階段就幫助過濾掉大部分無用數據, 同時也不需要把大量的List數據復制到每個Mapper節點. 相比下面的幾種方法十分具有優勢.

    

    1)      在Reduce階段進行Join,這樣運算量比較小.(這個適合被Join的數據比較小的情況下.)

    

    2)      壓縮字段,對數據預處理,過濾不需要的字段.

    

     

    

     

    

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				posted @ 2011-08-22 21:43 itspy 閱讀(1581) | 評論 (0) | 編輯 收藏
			
    
		
    
	
		
    
			
			
         摘要: class Student {

     public String email="lilao#163.com"; 

     //下面這個代碼符合語法嗎?這段代碼有實際用處嗎?

     {System.out.println("Hello, I'm in Student: "+getClass());} 

     

    }

      閱讀全文
    
			
			
    		
				posted @ 2011-08-12 15:09 itspy 閱讀(483) | 評論 (0) | 編輯 收藏
			
    
		
    
	
		
    
			
			
    
			
			
    		
				posted @ 2011-08-10 18:12 itspy 閱讀(474) | 評論 (0) | 編輯 收藏
			
    
		
    
	
		
    
			
			
    
			
			
    		
				posted @ 2009-12-15 12:37 itspy 閱讀(480) | 評論 (0) | 編輯 收藏
			
    
		
    
	
		
    
			
			
    
			
			
    		
				posted @ 2009-08-07 10:30 itspy 閱讀(316) | 評論 (0) | 編輯 收藏
			
    
		
    
	
		
    
			
			
    
			
			
    		
				posted @ 2009-07-26 16:49 itspy 閱讀(556) | 評論 (0) | 編輯 收藏
			
    
		
    
	
		
    
			
			
    
			
			
    		
				posted @ 2009-06-04 17:21 itspy 閱讀(2819) | 評論 (2) | 編輯 收藏
			
    
		
    
	


				
			
    
		    		
	
    
	
    
		
			


		
	
    

    


    
    
        
	



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