代码结构 BeanWritable:往数据库读写使用的bean ControlJobTest:JobControl任务控制 DBInputFormatApp:将关系型数据库的数据导入HDFS,其中包含了Map.Reduce,内部静态类 DBOutputFormatApp:将HDFS的结构化数据导入关系型数据库 此处关系型数据库使用Mysql 代码如下 BeanWritable.java /** * */ package com.zhen.controlJobTest; import java.i…

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…

1.迭代式mapreduce 一些复杂的任务难以用一次mapreduce处理完成,需要多次mapreduce才能完成任务,例如Pagrank,Kmeans算法都需要多次的迭代,关于mapreduce迭代在mahout中运用较多.有兴趣的可以参考一下mahout的源码. 在map/reduce迭代过程中,思想还是比较简单,就像类似for循环一样,前一个mapreduce的输出结果,作为下一个mapreduce的输入,任务完成后中间结果都可以删除.如代码所以: Configuration conf1…

转自http://prinx.blog.163.com/blog/static/190115275201211128513868/和http://www.cnblogs.com/jie465831735/archive/2013/03/06.html 按如下顺序看效果最佳: 1.       MapReduce Simplied Data Processing on Large Clusters 2.       Hadoop环境的安装 By 徐伟 3.       Parallel K-Mea…

谷歌三大核心技术(二)Google MapReduce中文版  Google MapReduce中文版     译者: alex   摘要 MapReduce是一个编程模型,也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现.用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合,输出中间的基于key/value pair的数据集合:然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值.现实世界中有很多满足上述处理模型的例子,本论文将详细描述这个…

目录 · 概况 · 原理 · MapReduce编程模型 · MapReduce过程 · 容错机制 · API · 概况 · WordCount示例 · Writable接口 · Mapper类 · Reducer类 · Partitioner抽象类 · WritableComparator接口 · 示例:连接 · 示例:二次排序 概况 1. 起源:一篇Google论文. 2. 特点 a) 开发简单:用户可不考虑进程通信.套接字编程,无需高深技巧,只需符合MapReduce编程模型. b) 伸缩…

第15章 大数据与MapReduce 大数据 概述 大数据: 收集到的数据已经远远超出了我们的处理能力. 大数据 场景 假如你为一家网络购物商店工作,很多用户访问该网站,其中有些人会购买商品,有些人则随意浏览后就离开. 对于你来说,可能很想识别那些有购物意愿的用户. 那么问题就来了,数据集可能会非常大,在单机上训练要运行好几天. 接下来:我们讲讲 MapRedece 如何来解决这样的问题 MapRedece Hadoop 概述 Hadoop 是 MapRedece 框架的一个免费开源实现. Ma…

MapReduce简介 在Hadoop MapReduce中,框架会确保reduce收到的输入数据是根据key排序过的.数据从Mapper输出到Reducer接收,是一个很复杂的过程,框架处理了所有问题,并提供了很多配置项及扩展点.一个MapReduce的大致数据流如下图: 更详细的MapReduce介绍参考Hadoop MapReduce原理与实例. Mapper的输出排序.然后传送到Reducer的过程,称为shuffle.本文详细地解析shuffle过程,深入理解这个过程对于MapRedu…

上一章的 MapReduce 应用中,我们使用了自定义配置,并用 GenericOptionsParser 处理命令行输入的配置,这种方式简单粗暴.但不是 MapReduce 应用常见的写法,本章第一部分将介绍 MapReduce 应用常见的写法,并详细介绍自定义配置以及命令行选项,通过自定义配置我们可以灵活的控制 MapReduce 应用而不需要修改代码并打包.第二部分将介绍开发 MapReduce 应用的单元测试,单元测试的重要性不言而喻,是每个程序员必备技能. 带有自定义配置的 MapRe…

前言 Hadoop 本身是用 Java 开发的,所以之前的MapReduce代码小练都是由Java代码编写,但是通过Hadoop Streaming,我们可以使用任意语言来编写程序,让Hadoop 运行. 本文用Python语言实现了词频统计功能,最后通过Hadoop Streaming使其运行在Hadoop上. Python写MapReduce代码 使用Python写MapReduce的“诀窍”是利用Hadoop流的API,通过STDIN(标准输入).STDOUT(标准输出)在Map函数和Re…