实现原理分析: map函数数将输入的文本按照行读取,   并将Key--每一行的内容   输出    value--空. reduce  会自动统计所有的key,我们让reduce输出key->输入的key    value->空,这样就利用reduce自动合并相同的key的原理实现了数据去重. 源代码: package com.duking.hadoop; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configurat…

数据去重: 原理(理解):Mapreduce程序首先应该确认<k3,v3>,根据<k3,v3>确定<k2,v2>,原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次.Reduce的输出是不重复的数据,也就是每一行数据作为key,即k3.而v3为空或不需要设值.根据<k3,v3>得到k2为每一行的数据,v2为空.根据MapReduce框架设值可知,k1为每行的起始位置,v1为每行的内容.因此,v1需要赋值给k2,使得原来的v1作为新的k2,从而两个或更多文…

数据去重主要是为了利用并行化的思想对数据进行有意义的筛选. 统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重. 示例文件内容: 此处应有示例文件 设计思路 数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次. 自然就想到将同一数据的所有记录都交给一台reduce机器,无路这个数据出现多少次,只要在最终结果中输出一次就可以了. 具体就是reduce的输入应该以数据作为key,而对value-list没有要求. 当reduce收到一个…

一.原理分析 Mapreduce的处理过程,由于Mapreduce会在Map~reduce中,将重复的Key合并在一起,所以Mapreduce很容易就去除重复的行.Map无须做任何处理,设置Map中写入context的东西为不作任何处理的行,也就是Map中最初处理的value即可,而Reduce同样无须做任何处理,写入输出文件的东西就是,最初得到的Key. 我原来以为是map阶段用了hashmap,根据hash值的唯一性.估计应该不是... Map是输入文件有几行,就运行几次. 二.代码 2.1…

这学期刚好开了一门大数据的课,就是完完全全简简单单的介绍的那种,然后就接触到这里面最被人熟知的Hadoop了.看了官网的教程[吐槽一下,果然英语还是很重要!],嗯啊,一知半解地搭建了本地和伪分布式的,然后是在没弄懂,求助了Google,搞来了一台机子,嗯,搭了个分布式的.其实是作业要求啦,觉得自己平时用单机的完全够了啦~ 然后被要求去做个WordCount和数据去重的小例子,嗯啊,我就抱着半桶水的Java知识就出发走向“大数据“[其实很小]了. 立马求助官网[官网就是好,虽然看的慢,英语技术两不…

参考:http://eric-gcm.iteye.com/blog/1807468 例子1: 概要:数据去重 描述:将file1.txt.file2.txt中的数据合并到一个文件中的同时去掉重复的内容 file1: 2012-3-1 a 2012-3-2 b 2012-3-3 c 2012-3-4 d 2012-3-5 a 2012-3-6 b 2012-3-7 c 2012-3-3 c file2: 2012-3-1 b 2012-3-2 a 2012-3-3 b 2012-3-4 d 201…

1. 设计思路 去重,重点就是无论某个数据在文件中出现多少次,最后只是输出一次就可以. 根据这一点,我们联想到在reduce阶段数据输入形式是 <key, value list>,只要是key相同的,在shuffle阶段都会聚合在一起,所以只要在map阶段将要去重的数据作为key值就可以达到目的. 2. 具体实现 package moverepeat; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration…

1.1 1.2 :计算员工相关 2.1 内容 :求各个部门的总工资 :求各个部门的人数和平均工资 :求每个部门最早进入公司的员工姓名 :求各个城市的员工的总工资 :列出工资比上司高的员工姓名及其工资 :列出工资比公司平均工资要高的员工姓名及其工资 :列出名字以J开头的员工姓名及其所属部门名称 :列出工资最高的头三名员工姓名及其工资 :将全体员工按照总收入(工资+提成)从高到低排列 :求任何两名员工信息传递所需要经过的中间节点数 :MapReduce实现推荐系统 3.1 内容 运行环境说明 1.1…

数据去重这个实例主要是为了读者掌握并利用并行化思想对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.实例描述 对数据文件中的数据进行去重.数据文件中的每行都是一个数据. 样例输入: file1: 2006-6-9 a 2006-6-10 b 2006-6-11 c 2006-6-12 d 2006-6-13 a 2006-6-14 b 2006-6-15 c 2006-6-11 c…

1.项目名称: 2.程序代码: package com.dedup; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce…

package com.bank.service; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.NullWrita…

Hadoop基础-MapReduce的数据倾斜解决方案 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.数据倾斜简介 1>.什么是数据倾斜 答:大量数据涌入到某一节点,导致此节点负载过重,此时就产生了数据倾斜. 2>.处理数据倾斜的两种方案 第一:重新设计key: 第二:设计随机分区: 二.模拟数据倾斜 screw.txt 文件内容 1>.App端代码 /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzh…

参考:http://eric-gcm.iteye.com/blog/1807468 file1.txt: 2 32 654 32 15 756 65223 file2.txt: 5956 22 650 92 file3.txt: 26 54 6 JAVA代码: import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.a…

使用hadoop mapreduce分析mongodb数据 (现在很多互联网爬虫将数据存入mongdb中,所以研究了一下,写此文档) 版权声明:本文为yunshuxueyuan原创文章.如需转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/sxt-zkys/QQ技术交流群:299142667 一. mongdb的安装和使用 1. 官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.2.9.tgz 2. 解压 (可以配置一下环境变量) 3. 启动服务端 ./mongo…

不多说,直接上干货! 下面,是版本1. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数据版本1(一) 下面是版本2. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数据版本2(九) 这篇博客,给大家,体会不一样的版本编程. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.weather; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOExce…

下面,是版本1. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数据版本1(一) 这篇博文,包括了,实际生产开发非常重要的,单元测试和调试代码.这里不多赘述,直接送上代码. MRUnit 框架 MRUnit是Cloudera公司专为Hadoop MapReduce写的单元测试框架,API非常简洁实用.MRUnit针对不同测试对象使用不同的Driver: MapDriver:针对单独的Map测试  ReduceDriver:针对单独的Reduce测试    MapReduceDri…

注 如果需要文件和代码的话可评论区留言邮箱,我给你发源代码 本文来自博客园,作者:Arway,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/cenjw/p/hadoop-mapReduce-operator-case.html 实验要求 统计每个用户在不同时段中各个基站的停留时间. 1.功能描述 用户的手机,连接到不同的基站会产生一条记录. 数据格式为:用户标识 设备标识 基站位置 通讯的日期 通讯时间 example: 0000009999 0054785806 0000…

三个文件 2017-03-10 a2017-03-11 b2017-03-12 d2017-03-13 d2017-03-142017-03-15 a 2017-03-10 e2017-03-11 b2017-03-12 c2017-03-132017-03-14 h2017-03-15 a2017-03-17 p 2017-03-102017-03-11 b2017-03-122017-03-13 d2017-03-142017-03-15 f2017-03-16 o import java.…

报错详情: 2020-04-09 22:56:58,827 ERROR [Listener at 0.0.0.0/45871] org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster: Error starting MRAppMaster org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnRuntimeException: java.lang.NullPointerException at org.apache.hadoop.map…

一直在搞spark,也没时间弄hadoop,不过Hadoop基本的编程我觉得我还是要会吧,看到一篇不错的文章,不过应该应用于hadoop2.0以前,因为代码中有  conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");新框架中已改为 Yarn-site.xml 中的 resouceManager 及 nodeManager 具体配置项,新框架中历史 job 的查询已从 Job tracker 剥离,归入单独的mapre…

import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.…

1  运行环境说明 1.1 硬软件环境 1.2 机器网络环境 2  书面作业1:计算员工相关 2.1 书面作业1内容 2.2  实现过程 2.2.1   准备测试数据 2.2.2   问题1:求各个部门的总工资 2.2.3   问题2:求各个部门的人数和平均工资 2.2.4   问题3:求每个部门最早进入公司的员工姓名 2.2.5   问题4:求各个城市的员工的总工资 2.2.6   问题5:列出工资比上司高的员工姓名及其工资 2.2.7   问题6:列出工资比公司平均工资要高的员工姓名及其工资…

Hadoop入门例程简介 一个.有些指令 (1)Hadoop新与旧API差异 新API倾向于使用虚拟课堂(象类),而不是接口.由于这更easy扩展. 比如,能够无需改动类的实现而在虚类中加入一个方法(即用默认的实现). 在新的API中.mapper和reducer如今都是虚类. 新的API 放在org.apache.hadoop.mapreduce 包(和子包)中.之前版本号的API 依然放在org.apache.hadoop.mapred中. 新的API充分使用上下文对象(Context),使…

数据分析一般分为两种,一种是在线一种是离线 流程: 一般都是对于日志文件的采集和分析 场景实例(某个电商网站产生的用户访问日志(access.log)进行离线处理与分析的过程) 1.需求: 基于MapReduce的处理方式,最后会统计出某一天不同省份访问该网站的uv与pv(pv就是点击量,uv是独立访客量). 上图比较典型的Nginx负载均衡+KeepAlive高可用集群架构,访问的信息日志就存在每台web服务器上 日志文件内容如下: 1001 211.167.248.22 eecf0780-2…

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任…

什么是大数据 PB = 1024tb 7123913827189tb Reids 无共享 HDFS 优点 :特别适合存储大型文件 TFS hdfs 架构 NameNode: 整个hadoop总管,只有一个,DataNode down了 存储为镜像文件fsimage 和edites secondary 定期合并日志文件及镜像文件 DataNode 负责存储数据 以固定大小的block为基本单位组织文件内容 默认大小是64M MapReduce JobTracker 主要负责资源监控及作业调度. T…

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop…

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma…

原文地址:Hadoop Mapreduce分区.分组.二次排序过程详解[转]作者: 徐海蛟 教学用途 1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Par…

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.SalaryCount; import java.io.IOException; import java.util.regex.Pattern;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;impor…