云计算-MapReduce
Hadoop示例程序WordCount详解及实例http://blog.csdn.net/xw13106209/article/details/6116323
hadoop中使用MapReduce编程实例(转)http://eric-gcm.iteye.com/blog/1807468
【mapreduce进阶编程二】奇偶行分别求和http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=9360
hadoop2.2.0 MapReduce求和并排序http://www.cnblogs.com/mengyao/p/4151509.html
MapReduce求最大值http://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43227759
慢慢看!
求最大值:
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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.Partitioner;
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;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
public class Score2 {
private static String SPILT = " ";
private static int max = -10000;
public static class ScoreMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int num = Integer.valueOf(String.valueOf(value));
if (max < num)
max = num;
context.write(new Text(String.valueOf(max)), new Text(""));
}
}
public static class MaxReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
@Override
public void reduce(Text key, Iterable<Text> value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int num = Integer.valueOf(String.valueOf(key));
if (num == max) {
context.write(new Text("max:"), new Text(String.valueOf(num)));
}
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length < 2) {
System.out.println("please input at least 2 arguments");
System.exit(2);
}
Job job = Job.getInstance(conf, "max");
job.setJarByClass(Score2.class);
job.setMapperClass(ScoreMapper.class);
job.setReducerClass(MaxReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
job.setNumReduceTasks(1);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable.Comparator;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class max {
public static class Map1 extends
Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
public void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int count=0;
String line = value.toString();
String s[]=line.split(" ");
for (int i=0;i<s.length;i++)
{
//if (Integer.parseInt(s[i])<min)//s[i]bian int
//min=Integer.parseInt(s[i]);
char c[] = s[i].toCharArray();
if (c[c.length-1]=='h')
count++;
}
context.write(new Text("1"), new IntWritable(count));
//context.write(new Text(key.tostring),new IntWritable(max));
}
}
public static class Reduce1 extends
Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
//int min=1000000;
int sum=0;
Iterator<IntWritable> iterator = values.iterator(); //
while (iterator.hasNext()) {
int n=iterator.next().get();
// if (n<min)
// min=n;
sum=sum+n;
}
context.write(new Text(" "), new IntWritable(sum));
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
conf.set("mapred.job.tracker", "127.0.0.1:9000");
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args)
.getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) { //input output
System.err.println("Usage: Data Deduplication <in> <out><out>");
System.exit(2);
}
Job job = Job.getInstance(conf,"min");
job.setJarByClass(max.class);
job.setMapperClass(Map1.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setReducerClass(Reduce1.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
Path outpath = new Path(otherArgs[1]);
if (fs.exists(outpath))
{
fs.delete(outpath,true);
}
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outpath);
if (job.waitForCompletion(true))
{
System.exit(0);
}
}
}
云计算-MapReduce的更多相关文章
- 王家林的“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---从零开始”的第十一讲Hadoop图文训练课程:MapReduce的原理机制和流程图剖析
这一讲我们主要剖析MapReduce的原理机制和流程. “云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 云计算分布式大数据实战技术Hadoop交流群:312494188,每天都会在群中发 ...
- 【云计算 Hadoop】Hadoop 版本 生态圈 MapReduce模型
忘的差不多了, 先补概念, 然后开始搭建集群实战 ... . 一 Hadoop版本 和 生态圈 1. Hadoop版本 (1) Apache Hadoop版本介绍 Apache的开源项目开发流程 : ...
- 云计算大会有感—MapReduce和UDF
(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.參会有感 首先还是非常感谢CSDN能给我票,让我有机会參加这次中国云计算峰会.感觉不写点什么对不 ...
- 换个角度理解云计算之MapReduce
上一篇简单讲了一下HDFS,简单来说就是一个叫做“NameNode”的大哥,带着一群叫做“DataNode”的小弟,完成了一坨坨数据的存储,其中大哥负责保存数据的目录,小弟们负责数据的真正存储,而大哥 ...
- 云计算(6)--一些MapReduce的例子
例1:文件的字符串查找 这里reduce不做merge的工作,因为每行都是不一样的,不能merge. 与传统的grep程序相比,使用MapReduce可以加快处理,因为1它是Distributed的, ...
- 云计算(5)---MapReduce
什么是MapReduce 例如用MapReduce如何计算12+22+32+42 用MapReduce执行Wordcount 步骤1:Map map task1 和map task2是独立,并行进行 ...
- 云计算——实验一 HDFS与MAPREDUCE操作
1.虚拟机集群搭建部署hadoop 利用VMware.centOS-7.Xshell(secureCrt)等软件搭建集群部署hadoop 远程连接工具使用Xshell: HDFS文件操作 2.1 HD ...
- 换个角度理解云计算之MapReduce(二)
接上篇 3.Combiner操作 前面讲完Map操作,总结一下就是:一个大文件,分成split1~5,对应于Map1~5,每一个Map处理一个split,每一个split的每一行,会用每一个Map的m ...
- 云计算(8)--MapReduce如何处理fault
一些常见的故障 NM周期性的给RM发送heartbeats,如果RM发现server fails,则它会让所有与这个server有关的AM知道,让受影响的job的AM采取一些action,重新分配它的 ...
随机推荐
- akm
队名--牛肉面不要牛肉不要面 队伍成员 211406285 林志松 [队长兼前端开发] 211606368 林书浩 [系统设计] 211606357 陈远军 [UI美工] 211606335 吴沂章 ...
- # 蜗牛慢慢爬 LeetCode 21. Merge Two Sorted Lists [Difficulty: Easy]
题目 Merge two sorted linked lists and return it as a new list. The new list should be made by splicin ...
- Maven 学习笔记——Maven环境配置(1)
在学习Selenium的过程中,接触到了Maven(项目管理工具),不至于学一路忘一路,左耳朵进右耳多出,还是决定边学边记录,毕竟听的不如 看的,看的不如写的吗.首先学一样东西,肯定得明确学的是什么, ...
- 设置macbook休眠模式
前言: macbook默认合上盖默认是进入混合休眠模式模式(mode 3),此时电脑还会供电.不想耗电的话关机的话当前的工作状态就丢失了. macbook实际上是可以进入休眠模式的,只是没开放出来,我 ...
- Windows 下 Docker 的简单学习使用过程之一 dockertoolbox
1. Windows 下面运行 Docker 的两个主要工具1): Docker for Windows2): DockerToolbox区别:Docker For Windows 可以理解为是新一代 ...
- jsonp 接口
一.请求接口 <script type="text/javascript" src="js/jquery.min.js"></script&g ...
- postman 学习网址
postman使用详解: http://gold.xitu.io/entry/57597a62a341310061337885 https://www.getpostman.com/docs/writ ...
- 【IneliJ 】使用IneliJ IDEA 2016将Java Web项目导出为War包
本文记录使用IDEA导出war包的过程以及碰到问题的解决办法 虽说现在改用IDEA进行开发了,但还是用eclipse打war包 ….囧 这样下去不是办法... 于是今天就试着使用IDEA进行打包. 项 ...
- 【HTML5】中的一些新标签
1.element.classList 获取该元素的所有类名,并以数组方式列出. 增加类名:element.classList.add(class1,class2); //可添加一个或多个. 去除类名 ...
- codeforces1A
Theatre Square CodeForces - 1A 一个城市的广场面积有 N×M平方米,过段时间,恰逢这个城市的庆典活动,主办方决定在广场上铺设一种新的地砖,这种地砖每块都是a×a平方米的. ...