Hadoop 电话通信清单
一、实例要求
现有一批电话通信清单,记录了用户A拨打某些特殊号码(如120,10086,13800138000等)的记录。需要做一个统计结果,记录拨打给用户B的所有用户A。
二、测试样例
样例输入:
file.txt:
13599999999 10086
13899999999 120
13944444444 1380013800
13722222222 1380013800
18800000000 120
13722222222 10086
18944444444 10086
样例输出:
三、算法思路
源文件——》Mapper(分隔原始数据,以被叫作为key,以主叫作为value)——》Reducer(把拥有相同被叫的主叫号码用|分隔汇总)——》输出到HDFS
四、程序代码
程序代码如下:
import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class Tel { public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value,Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// super.map(key, value, context);
String line = value.toString();
Text word = new Text();
String [] lineSplite = line.split(" ");
String anum = lineSplite[0];
String bnum = lineSplite[1];
context.write(new Text(bnum), new Text(anum));
}
} public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values,Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// super.reduce(arg0, arg1, arg2);
String valueString;
String out ="";
for(Text value: values){
valueString=value.toString();
out += valueString+"|";
}
context.write(key, new Text(out));
}
} public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf,args).getRemainingArgs();
if(otherArgs.length!=2){
System.out.println("Usage:wordcount <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf,"Tel");
job.setJarByClass(Tel.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.waitForCompletion(true);
} }
Hadoop 电话通信清单的更多相关文章
- 想从事分布式系统,计算,hadoop等方面,需要哪些基础,推荐哪些书籍?--转自知乎
作者:廖君链接:https://www.zhihu.com/question/19868791/answer/88873783来源:知乎 分布式系统(Distributed System)资料 < ...
- 从事分布式系统,计算,hadoop
作者:廖君链接:https://www.zhihu.com/question/19868791/answer/88873783来源:知乎 分布式系统(Distributed System)资料 < ...
- mapreduce编程练习(二)倒排索引 Combiner的使用以及练习
问题一:请使用利用Combiner的方式:根据图示内容编写maprdeuce程序 示例程序 package com.greate.learn; import java.io.IOException; ...
- 分布式系统(Distributed System)资料
这个资料关于分布式系统资料,作者写的太好了.拿过来以备用 网址:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 希望转载的朋友,你可以不用联系我.但 ...
- [Hadoop in Action] 第7章 细则手册
向任务传递定制参数 获取任务待定的信息 生成多个输出 与关系数据库交互 让输出做全局排序 1.向任务传递作业定制的参数 在编写Mapper和Reducer时,通常会想让一些地方可以配 ...
- [Hadoop in Action] 第6章 编程实践
Hadoop程序开发的独门绝技 在本地,伪分布和全分布模式下调试程序 程序输出的完整性检查和回归测试 日志和监控 性能调优 1.开发MapReduce程序 [本地模式] 本地模式 ...
- [Hadoop in Action] 第5章 高阶MapReduce
链接多个MapReduce作业 执行多个数据集的联结 生成Bloom filter 1.链接MapReduce作业 [顺序链接MapReduce作业] mapreduce-1 | mapr ...
- [Hadoop in Action] 第4章 编写MapReduce基础程序
基于hadoop的专利数据处理示例 MapReduce程序框架 用于计数统计的MapReduce基础程序 支持用脚本语言编写MapReduce程序的hadoop流式API 用于提升性能的Combine ...
- [hadoop in Action] 第3章 Hadoop组件
管理HDFS中的文件 分析MapReduce框架中的组件 读写输入输出数据 1.HDFS文件操作 [命令行方式] Hadoop的文件命令采取的形式为: hadoop fs -cmd < ...
随机推荐
- php 通过扫描二维码关注公众号
class Wxfollow { protected $appid = 'wxf1d959b99f33b156'; protected $secret = '248f3a5606045 ...
- wpf Binding 小记录
1.后台属性绑定: Grid g = new Grid() { Width = 60, Height = 100 }; g.SetValue(Panel.ZIndexProperty, 10); // ...
- 【每日更新】【Redis学习】
5. Redis订阅和发布模式和Redis事务 -------------------Redis事务------------------- 1.概念: redis中的事务是一组命令的集合.事务 ...
- nginx新增tcp模板
最近在装nginx时,发现新增了tcp模板,装了一遍,现记录下来过程. 1.下载nginx源码包,并解压 2.下载tcp模板压缩包https://github.com/yaoweibin/nginx_ ...
- python 微信轰炸
from __future__ import unicode_literals import requests import itchat import time def get_news(): ur ...
- Vue实现跑马灯的效果
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title> ...
- springCloud笔记
分布式和集群的理解:比如在一个厨房有两个厨师,一个炒菜,一个洗菜,各自做不同的事情,但是却在合作,这种叫做分布式,两个都在炒菜或者都在做菜,就叫做集群. eureka的是springCloud的注册中 ...
- IntelliJ隐藏特定后缀文件
preference-
- 什么是 superset
Superset 是 Airbnb 开源的大数据可视化平台,其特性包括: backend 支持几乎所有主流的数据库 支持复杂的权限控制和管理(OpenId, OAuth 等),满足企业内部不同部门人员 ...
- @ReequestParam
@RequestParam:传递参数,即将请求参数区数据映射到功能处理方法的参数上 eg. public String queryUserName(@RequestParam String usern ...