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
- Linux内核分析(第三周)
构造一个简单的linux系统menuOS. 一.简介 1.两把宝剑:中断-上下文的切换(保存现场和恢复现场) 进程-上下文的切换 2.linux-3.18.6 arch/x86目录下的代码是我们重点关 ...
- 修改servlet的模板代码
实际开发中,这些生成的代码和注释一般我们都用不到的,每次都要手工删除这些注释和代码,很麻烦.下面以MyEclipse 2014(其实版本通用的,都可以修改)为例进行说明如何修改Servlet的模板代码 ...
- 暑假学习笔记(一)——初识Neo4j和APICloud入门
暑假学习笔记(一)--初识Neo4j和APICloud入门 20180719笔记 1.Neo4j 接了学姐的系统测试报告任务,感觉工作很繁重,但是自己却每天挥霍时光.9月份就要提交系统测试报告了,但是 ...
- 移动的调试工具vConsole
在PC端写代码调试的时候,直接console.log()即可,但是在手机端怎么调试??最近发现一个很有用的插件vConsole 首先引入插件: 然后再文件中使用即可: 这样再手机中就会出现下面的标识, ...
- 08.基于IDEA+Spring+Maven搭建测试项目--Maven的配置文件settings.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <settings xmlns="http://mav ...
- MT【198】连乘积放缩
(2018中科大自招最后一题)设$a_1=1,a_{n+1}=\left(1+\dfrac{1}{n}\right)^3(n+a_n)$证明:(1)$a_n=n^3\left(1+\sum\limit ...
- 【题解】 [ZJOI2008] 泡泡堂(贪心/二分图/动态规划)
懒得复制,戳我戳我 Solution: 就是有一个贪心策略:(以下假设使\(A\)队分数更高) \(First:\)比较两个分值的最小值,如果\(A\)最小分比\(B\)最小分大就直接比较两个最小的, ...
- Ansible批量在远程主机执行命令
Ansible直接执行远程命令,不用ssh登陆交互执行. 如下: ansible all -i 192.168.199.180, -m shell -a "ifconfig" -u ...
- 【Vijos1404】遭遇战(最短路)
[Vijos1404]遭遇战(最短路) 题面 Vijos 题解 显然可以树状数组之类的东西维护一下\(dp\).这里考虑一种最短路的做法. 首先对于一个区间\([l,r]\),显然可以连边\((l,r ...
- luogu4155/bzoj4444 国旗计划 (倍增)
成环,把每个区间变成两个然后展开成链 一个人的下一个人肯定是在彼此相交的基础上,右端点越大越好 于是就把它连到相交的.右端点最大的点上,连成一棵树 于是每次只要从某个节点开始,一直在树上跳到覆盖了一个 ...