ODPS 下一个map / reduce 准备】的更多相关文章

阿里接到一个电话说练习和比赛智能二选一, 真的很伤心, 练习之前积极老龄化的权利. 要总结ODPS下一个 写map / reduce 并进行购买预测过程. 首先这里的hadoop输入输出都是表的形式, 我们须要一张输入表和一张输出表. 输入表为 提供的 t_alibaba_bigdata_user_brand_total_1  输出表为自己定义的wc_out wc_out 须要预先定义.  以下的实例的功能是合并用户对商品的操作并记录反复次数, 创建的wc_out表结构为: create tab…
完成了第一个mapReduce例子,记录一下. 实验环境: hadoop在三台ubuntu机器上部署 开发在window7上进行 hadoop版本2.2.0 下载了hadoop-eclipse-plugin-2.2.0.jar放入eclipse的plugin文件夹中,重启后有如下标识 下方右击: add hadoop location 此时,eclipse 左侧会有 上图即简单的实现了一个嵌于eclipse中的用于访问hdfs系统的client端,其中可以增删改查文件. ------------…
1.写一个工具类用来生成 map reduce 实验 所需 input 文件 下面两个是原始文件 matrix1.txt 1 2 -2 0 3 3 4 -3 -2 0 2 3 5 3 -1 2 -4 2 0 2 matrix2.txt 0 3 -1 2 -3 1 3 5 -2 -1 0 1 4 -1 2 -2 2 -1 1 2 package com.ghc.hadoop; import java.io.*; public class Utils { public static void mai…
马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解 马士兵hadoop第五课:java开发Map/Reduce 前三节课主要讲了hdfs,hdfs就是一个分鱼展的大硬盘 分:分块 鱼:冗余 展:动态扩展 接下来讲云计算,也可以理解为分布式计算,其设计原则: 移动计算,而不是移动数据 前面说过,h…
原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/mapred_tutorial.html 目的 先决条件 概述 输入与输出 例子:WordCount v1.0 源代码 用法 解释 Map/Reduce - 用户界面 核心功能描述 Mapper Reducer Partitioner Reporter OutputCollector 作业配置 任务的执行和环境 作业的提交与监控 作业的控制 作业的输入 InputSplit RecordReader 作业的…
Map/Reduce 这部分文档为用户将会面临的Map/Reduce框架中的各个环节提供了适当的细节.这应该会帮助用户更细粒度地去实现.配置和调优作业.然而,请注意每个类/接口的javadoc文档提供最全面的文档:本文只是想起到指南的作用. 我们会先看看Mapper和Reducer接口.应用程序通常会通过提供map和reduce方法来实现它们. 然后,我们会讨论其他的核心接口,其中包括: JobConf,JobClient,Partitioner, OutputCollector,Reporte…
马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解 马士兵hadoop第五课:java开发Map/Reduce 前三节课主要讲了hdfs,hdfs就是一个分鱼展的大硬盘 分:分块 鱼:冗余 展:动态扩展 接下来讲云计算,也可以理解为分布式计算,其设计原则: 移动计算,而不是移动数据 前面说过,h…
Map/Reduce用户界面 本节为用户採用框架要面对的各个环节提供了具体的描写叙述,旨在与帮助用户对实现.配置和调优进行具体的设置.然而,开发时候还是要相应着API进行相关操作. 首先我们须要了解Mapper和Reducer接口,应用通常须要提供map和reduce方法以实现他们. 接着我们须要对JobConf, JobClient,Partitioner,OutputCollector,Reporter,InputFormat,OutputFormat,OutputCommitter等进行讨…
前言 从运行我们的 Map/Reduce 程序,到结果的提交,Hadoop 平台其实做了很多事情. 那么 Hadoop 平台到底做了什么事情,让 Map/Reduce 程序可以如此 "轻易" 地实现分布式运行? Map/Reduce 任务执行总流程 经过之前的学习,我们已经知道一个 Map/Reduce 作业的总流程为: 代码编写  -->  作业配置  -->  作业提交  -->  Map任务的分配和执行  -->  处理中间结果(Shuffle)  --&…
前言 从运行我们的 Map/Reduce 程序,到结果的提交,Hadoop 平台其实做了很多事情. 那么 Hadoop 平台到底做了什么事情,让 Map/Reduce 程序可以如此 "轻易" 地实现分布式运行? Map/Reduce 任务执行总流程 经过之前的学习,我们已经知道一个 Map/Reduce 作业的总流程为: 代码编写  -->  作业配置  -->  作业提交  -->  Map任务的分配和执行  -->  处理中间结果(Shuffle)  --&…