import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapred.JobConf; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job…

1.1  Mapreduce作业流JobControl和Oozie 更复杂的任务,需要多个mapreduce作业,形成作业流,而不是增加map和reduce的复杂度.复杂问题,可以用高级语言pig.hive.cascading.crunch.spark. 1.1.1         问题分解成mapreduce作业流 按天统计每天的最高气温,求出每月的最高气温平均值:再找出每年中平均气温最高的月,找出1901-2000年哪一年的哪一个月的平均气温最高.分解为mapreduce作业流. Mapre…

处理 复杂的要求的时候,有时一个mapreduce程序是完成不了的,往往需要多个mapreduce程序,这个时候就要牵扯到各个任务之间的依赖关系,所谓 依赖就是一个MR Job 的处理结果是另外的MR 的输入,以此类推,完成几个mapreduce程序,得到最后的结果 下面是用Mapreduce写的tf-idf算法微博关键字广告推送案例,总共三个job,贴出完整代码. 第一个job代码如下: FirstMapper import java.io.IOException;import java.io…

上一篇<MapReduce多种join实现实例分析(一)>,大家可以点击回顾该篇文章.本文是MapReduce系列第二篇. 一.在Map端进行连接使用场景:一张表十分小.一张表很大.用法:在提交作业的时候先将小表文件放到该作业的DistributedCache中,然后从DistributeCache中取出该小表进行join key / value解释分割放到内存中(可以放大Hash Map等等容器中).然后扫描大表,看大表中的每条记录的join key /value值是否能够在内存中找到相同j…

注:本文为原著(其内容来自 腾科教育培训课堂).阅读本文注意事项如下: 1:所有文章的转载请标注本文出处. 2:本文非本人不得用于商业用途.违者将承当相应法律责任. 3:该系列文章目录列表: 一:<OCM 基本班课程表> 二:<OCM_第一天课程:OCM课程环境搭建> 三:<OCM_第二天课程:Section1 ->配置 Oracle 网络环境 > 四:<OCM_第三天课程:Section1 ->表空间的操作和管理.服务配置 > 五:<OC…

Supervisord是用Python实现的一款非常实用的进程管理工具,类似于monit(关于monit见我的博客:用monit监控系统关键进程),monit和supervisord的一个比较大的差异是supervisord管理的进程必须由supervisord来启动,monit可以管理已经在运行的程序:supervisord还要求管理的程序是非daemon程序,supervisord会帮你把它转成daemon程序,因此如果用supervisord来管理nginx的话,必须在nginx的配置文件…

转载自:http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1392961 1.在Reudce端进行连接. 在Reudce端进行连接是MapReduce框架进行表之间join操作最为常见的模式,其具体的实现原理如下: Map端的主要工作:为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录.然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为value,最后进行输出. reduce端的主要工作:在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,…

引言 1.本文不描写叙述MapReduce入门知识,这类知识网上非常多.请自行查阅 2.本文的实例代码来自官网 http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html 最后的WordCount v2.0,该代码相比源代码中的org.apache.hadoop.examples.WordCount要复杂和完整,更适合作为MapR…

本文引自吴超博客 实现原理 1.在Reudce端进行连接. 在Reudce端进行连接是MapReduce框架进行表之间join操作最为常见的模式,其具体的实现原理如下: Map端的主要工作:为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录.然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为value,最后进行输出. reduce端的主要工作:在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录(在map阶段已经打标志)分开,…

一.概述    对于RDBMS中的join操作大伙一定非常熟悉,写sql的时候要十分注意细节,稍有差池就会耗时巨久造成很大的性能瓶颈,而在Hadoop中使用MapReduce框架进行join的操作时同样耗时,但是由于hadoop的分布式设计理念的特殊性,因此对于这种join操作同样也具备了一定的特殊性.本文主要对MapReduce框架对表之间的join操作的几种实现方式进行详细分析,并且根据我在实际开发过程中遇到的实际例子来进行进一步的说明.   二.实现原理 1.在Reudce端进行连接. 在…