思想比较简单,就是每个通过map来获取当前的数据块中的的topk个数据,然后将他们以相同的key值放到reduce中,最后通过reduce来对这n*k个数据排序并获得topk个数据。具体的就是建立一个k个大小的数组,一开始初始化为都是100(假定这里的100是最大的数),然后往里面插数据小的数据即可。

 
PS:有几个小细节以及当时写代码的时候出错的地方。
1 map和reduce都是在每个键值对来的时候会被调用。当时觉得应该把这k的数组放在哪,以及怎么初始化。如果放在map方法里面,那每次都会被初始化,岂不是白搞了。如果把这数组当作局部变量,那肯定是不行的,因为当作局部变量就无法实现存放k个数据了。只能存放当前的数据。后来查了资料发现,有个setup这个函数,就是用于mapper中的某些数据的初始化,这样就可以把数组作为mapper的属性,然后在setup中进行初始化了。
2 当我全部遍历完这个数据分片的数据后,并且已经获得了当前mapper中的topk了,我如何把数据传到reducer呢,最理想的就是在遍历完后才把数据发送过去,但是以前都是处理一个键值对就发送一个,然后查了下,发现有个cleanup函数,就是用于mapper或者reducer结束后用的,那么就可以通过这个函数来发送键值对了。
3 这是个逻辑上的问题,我这里的topk是选最小的几个,然后当时写的是,先将数组排序,然后从前往后查询,如果发现value<list[i]那么就将该数组中数据替换,但是这个有问题,例如有这样的
45
21
75
94
1
34
56
7
67
按照我一开始的逻辑是,
45,100,100
21,100,100显然这一步就错了,应该是21,45,100所以应该是从后往前的查询,每次查询能替换的最大的数据,而不是从前往后的查询替换最小的数据
 
具体代码:
Map
 
                 public void setup(Context context){
                                Configuration conf=context.getConfiguration();
                                 int k=Integer.parseInt(conf.get( "k" ));
                                 list =new int[k];
                                 for (int i=0;i<k;i++){
                                                 list [i]=100;
                                }
                }
                
                 public void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException{
                                 for (int i=0;i< list. length ;i++){
                                                context.write( new IntWritable(0), new IntWritable( list[i]));
                                                System. out .println("                                 ");
                                                System. out .println("map is " + list[i]);
                                                System. out .println("                                 ");
                                }
                }
                
                 public void map(LongWritable ikey, Text ivalue, Context context)
                                                 throws IOException, InterruptedException {
                                Configuration conf=context.getConfiguration();
                                 int k=Integer.parseInt(conf.get( "k" ));
                                 int value=Integer.parseInt(ivalue.toString());
                                
                                Arrays. sort( list);
                                System. out .println("                                 ");
                                System. out .println("n is " + n);
                                System. out .println("                                 ");
 
                                                 for (int j=k-1;j>=0;j--){
                                                                 if (value<list [j]){
                                                                                 list [j]=value;
                                                                                 break ;
                                                                }
                                                }
                                
                                
                }
 
}
 
Reducer
 
                 public void setup(Context context){
                                Configuration conf=context.getConfiguration();
                                 int k=Integer.parseInt(conf.get( "k" ));
                                 list =new int[k];
                                 for (int i=0;i<k;i++){
                                                 list [i]=100;
                                }
                }
                
                 public void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException{
                                Arrays. sort( list);
                                 for (int i=0;i< list. length ;i++){
                                                context.write( new IntWritable(i), new IntWritable( list[i]));
                                }
                }
                
                
                 public void reduce(IntWritable _key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
                                                 throws IOException, InterruptedException {
                                 // process values
                                Configuration conf=context.getConfiguration();
                                 int k=Integer.parseInt(conf.get( "k" ));
                                 for (IntWritable val : values) {
                                                 /*
                                                System.out.println("                                 ");
                                                System.out.println("value is "+val.get());
                                                System.out.println("                                 ");
                                                */
                                                Arrays. sort( list);
 
                                                                 for (int j=k-1;j>=0;j--){
                                                                                 if (val.get()<list [j]){
                                                                                                 list [j]=val.get();
                                                                                                 break ;
                                                                                }
                                                                }
                                                                
                                                
                                }
                }

Mapreduce TopK的更多相关文章

  1. MapReduce TopK统计加排序

    Hadoop技术内幕中指出Top K算法有两步,一是统计词频,二是找出词频最高的前K个词.在网上找了很多MapReduce的Top K案例,这些案例都只有排序功能,所以自己写了个案例. 这个案例分两个 ...

  2. 使用MapReduce实现一些经典的案例

    在工作中,很多时候都是用hive或pig来自动化执行mr统计,但是我们不能忘记原始的mr.本文记录了一些通过mr来完成的经典的案例,有倒排索引.数据去重等,需要掌握. 一.使用mapreduce实现倒 ...

  3. MapReduceTopK TreeMap

    版权声明: https://blog.csdn.net/zhangxiango/article/details/33319281 MapReduce TopK统计加排序中介绍的TopK在mapredu ...

  4. MapReduce实现TopK的示例

    由于开始学习MapReduce编程已经有一段时间了,作为一个从编程中寻找自信和乐趣以及热爱编程的孩子来讲,手开始变得很“痒”了,很想小试一下身手.于是自己编写了TopK的代码.TopK的意思就是从原文 ...

  5. Hadoop学习笔记—12.MapReduce中的常见算法

    一.MapReduce中有哪些常见算法 (1)经典之王:单词计数 这个是MapReduce的经典案例,经典的不能再经典了! (2)数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思 ...

  6. mapReduce编程之auto complete

    1 n-gram模型与auto complete n-gram模型是假设文本中一个词出现的概率只与它前面的N-1个词相关.auto complete的原理就是,根据用户输入的词,将后续出现概率较大的词 ...

  7. mapReduce编程之Recommender System

    1 协同过滤算法 协同过滤算法是现在推荐系统的一种常用算法.分为user-CF和item-CF. 本文的电影推荐系统使用的是item-CF,主要是由于用户数远远大于电影数,构建矩阵的代价更小:另外,电 ...

  8. InAction-MR的topK

    本来只是想拿搜狗的数据练练手的,却无意踏足MR的topK问题.经过几番波折,虽然现在看起来很简单,但是摸爬滚打中也学到了不少 数据是搜狗实验室下的搜索日志,格式大概为: 00:00:00 298219 ...

  9. MapReduce 支持的部分数据挖掘算法

    MapReduce 支持的部分数据挖掘算法 MapReduce 能够解决的问题有一个共同特点:任务可以被分解为多个子问题,且这些子问题相对独立,彼此之间不会有牵制,待并行处理完这些子问题后,任务便被解 ...

随机推荐

  1. JS-DOM元素灵活查找

    用className选择元素 封装成函数 <title>无标题文档</title> <script> /* window.onload=function () { ...

  2. [LeetCode] Magical String 神奇字符串

    A magical string S consists of only '1' and '2' and obeys the following rules: The string S is magic ...

  3. ThinkPHP3.2.3版本框架could not find driver错误

    ThinkPHP3.2.3版本框架could not find driver错误 在更新ThinkPHP框架 3.2.3 时出现错误 解决方法如下: 修改php.ini文件 extension=php ...

  4. Django: 之数据库导入、迁移和联用

    Django 数据库导入 从网上下载的一些数据,excel表格,xml文件,txt文件等有时候我们想把它导入数据库,应该如何操作呢? 以下操作符合 Django版本为 1.6 ,兼顾 Django 1 ...

  5. apache禁止公网IP访问的配置

    由于最近在配置负载均衡环境 外网使用Nginx做代理,分发到Apache服务器上,所以不希望Apache配置的服务被外网访问,只希望内网Nginx访问,所以只能使用局域网IP访问 配置方法: 打开Ap ...

  6. 关于127.0.0.1与localhost

    127.0.0.1是不会经过防火墙的,而localhost是要通过防火墙取地址的.

  7. zf-关于业务量图表没有出现统计柱形图问题

    是实现类里的 objs[0] = ht.get("BUS_NAME");objs[1] = ht.get("NUM"); 这个写成小写了 改成大写即可,原来这个 ...

  8. js中如何获取时间

    var myDate = new Date();myDate.getYear();        //获取当前年份(2位)myDate.getFullYear();    //获取完整的年份(4位,1 ...

  9. list转换为map

    Java代码如下: package Test01; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Lis ...

  10. JSP中EL表达式取值问题记录(已解决)

    ***************************2015-10-28 22:21************************* 问题描述如下: 在当前的jsp页面已经有了如下代码: < ...