环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 找出每个月气温最高的2天 1949-10-01 14:21:02 34c 1949-10-01 19:21:02 38c 1949-10-02 14:01:02 36c 1950-01-01 11:21:02 32c 1950-10-01 12:21:02 37c 1951-12-01 12:21:02 23c 1950-10-02…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 概念TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度. ·字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加 ·但同时会随着它在语料库中出现的频率成反…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 推荐系统——协同过滤(Collaborative Filtering)算法ItemCF:基于item的协同过滤,通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性,基于item之间的相似性做出推荐.简单来讲就是:给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品. Co-occurrence Matrix(同现矩阵)和User Prefer…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 最应该推荐的好友TopN,如何排名? tom hello hadoop cat world hadoop hello hive cat tom hive mr hive hello hive cat hadoop world hello mr hadoop tom hive world hello tom world hive mr…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 什么是pagerank?算法原理-1PageRank是Google提出的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他网页而言的重要程度.算法原理:思考超链接在互联网中的作用?入链 =投票 PageRank让链接来“投票“,到一个页面的超链接相当于对该页投一票,比如A网页有一个指向B网页的链接,那么B网页就得到A的1个投票.入链数…

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:当前页面 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4458219.html 网站日志分析项目案例(三)统计分析:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 一.项目背景与数据情况 1.1 项目来源 本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖.回帖,如图1所示. 图1 项目来源网…

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4449082.html 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:当前页面 网站日志分析项目案例(三)统计分析:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 一.数据情况分析 1.1 数据情况回顾 该论坛数据有两部分: (1)历史数据约56GB,统计到2012-05-29.这也说明,在2012-05-29之前,日志文件都在一个文件里边,采用了…

1.1 项目来源 本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖.回帖,如图1所示. 图1 项目来源网站-技术学习论坛 本次实践的目的就在于通过对该技术论坛的apache common日志进行分析,计算该论坛的一些关键指标,供运营者进行决策时参考. PS:开发该系统的目的是为了获取一些业务相关的指标,这些指标在第三方工具中无法获得的: 1.2 数据情况 该论坛数据有两部分: (1)历史数据约56GB,统计到2012-05-29.这也说明…

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4449082.html 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4458219.html 网站日志分析项目案例(三)统计分析:当前页面 一.借助Hive进行统计 1.1 准备工作:建立分区表 为了能够借助Hive进行统计分析,首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中,那么我们需要先建立一张表.这里我们选择分区表,以日期作…

一.MapReduce中有哪些常见算法 (1)经典之王:单词计数 这个是MapReduce的经典案例,经典的不能再经典了! (2)数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来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. (3)排序:按某个Key进行升序或降序排列 (4)TopK:对源数据中所有数据进行排序,取出前K个数据,就是TopK. 通常可以借助堆(Heap)来实现TopK问题. (5)选择:关系代数基…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

一.客户端 Map-Reduce的过程首先是由客户端提交一个任务开始的. 提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的: public static RunningJob runJob(JobConf job) throws IOException {   //首先生成一个JobClient对象 JobClient jc = new JobClient(job); ……   //调用submitJob来提交一个任务 running = jc.submitJo…

一.客户端 Map-Reduce的过程首先是由客户端提交一个任务开始的. 提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的: public static RunningJob runJob(JobConf job) throws IOException {   //首先生成一个JobClient对象 JobClient jc = new JobClient(job); ……   //调用submitJob来提交一个任务 running = jc.submitJo…

原文:http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/3151395.html(有删减) Mapreduce运行机制 下面我贴出几张图,这些图都是我在百度图片里找到的比较好的图片: 图片一: 图片二: 图片三: 图片四: 图片五: 图片六: 谈mapreduce运行机制,可以从很多不同的角度来描述,比如说从mapreduce运行流程来讲解,也可以从计算模型的逻辑流程来进行讲解,也许有些深入理解了mapreduce运行机制还会从更好的角度来描述,但是将mapreduce运…

一.写在之前的 1.1 回顾Map阶段四大步骤 首先,我们回顾一下在MapReduce中,排序和分组在哪里被执行: 从上图中可以清楚地看出,在Step1.4也就是第四步中,需要对不同分区中的数据进行排序和分组,默认情况下,是按照key进行排序和分组. 1.2 实验场景数据文件 在一些特定的数据文件中,不一定都是类似于WordCount单次统计这种规范的数据,比如下面这类数据,它虽然只有两列,但是却有一定的实践意义. 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 (1)如果按照第一列升序排列,当…

本文给出一个实现MapReduce二次排序的例子 package SortTest; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.*; public class SortComparable implements WritableComparable<SortComparable> { private Integer fi…

概述 本文主要基于Hadoop 1.0.0后推出的新Java API为例介绍MapReduce的Java编程模型.新旧API主要区别在于新API(org.apache.hadoop.mapreduce)将原来的旧API(org.apache.hadoop.mapred)中的接口转换为了抽象类. MapReduce编程主要将程序运行过程分为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段.其中Map阶段由若干Map task组成,主要由InputFormat, Mapper, Partitioner等类完成…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 伪分布式:HDFS和YARN 伪分布式搭建,事先启动HDFS和YARN 第一步:开发WordCount示例 package test.mr; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache…

一.概念MapReduce:"相同"的key为一组,调用一次reduce方法,方法内迭代这一组数据进行计算 块.分片.map.reduce.分组.分区之间对应关系block > split1:1:1个block可以切成1个分片N:1:多个block可以以切成1个分片1:N:1个block可以切成多个分片 split > map1:1:一个分片只能产生一个map map > reduceN:1:多个Map可以对应一次reduceN:N:多个Map可以对应多次reduce…

Fair Scheduler调度器同步心跳分配任务的过程简单来讲会经历以下环节: 1. 对map/reduce是否已经达到资源上限的循环判断 2. 对pool队列根据Fair算法排序 3.然后循环pool队列,在pool中的job队列根据Fair算法排序,循环job,选择task 4.如果选择到一个task,跳出pool的循环,然后重新对pool排序,重复步骤2 Fair Scheduler调度策略对于pool和job的调度算法都是一致的,先解释在调度算法中的几个重要变量: minshare :…

Yarn减轻了JobTracker的负担,对其进行了解耦…

(1) <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:paddi…

1.需求 2.思路 3.代码实现 3.1MyWeather 类代码: 这个类主要是用来定义hadoop的配置,在执行计算程序时所需加载的一些类. package com.hadoop.mr.weather; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable…

作者:Han Hsiao链接:https://www.zhihu.com/question/19795366/answer/24524910来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 推荐一些Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Ooz…

MapReduce编程模型 在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到,Google公司有大量的诸如Web请求日志.爬虫抓取的文档之类的数据需要处理,由于数据量巨大,只能将其分散在成百上千台机器上处理,如何处理并行计算.如何分发数据.如何处理错误,所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理,因此也使得原本简单的运算变得难以处理. 为了解决上述复杂的问题,Google设计一个新的抽象模型,使用这…

Hadoop基础--统计商家id的标签数案例分析 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.项目需求 将“temptags.txt”中的数据进行分析,统计出商家id的评论标签数量,由于博客园无法上传大文件的文本,因此我把该文本的内容放在博客园的另一个链接了(需要的戳我),如果网页打不开的话也就可以去百度云盘里下载副本,链接:https://pan.baidu.com/s/1daRiwOVe6ohn42fTv6ysJg 密码:h6er. 实现效果如下: 二.代码实现 /…

阿里云资深DBA专家罗龙九:云数据库十大经典案例分析 2016-07-21 06:33 本文已获阿里云授权发布,转载具体要求见文末 摘要:本文根据阿里云资深DBA专家罗龙九在首届阿里巴巴在线峰会的<云数据库十大经典案例分析>的分享整理而成.罗龙九以MySQL数据库为例,分析了自RDS成立至今,用户在使用RDS过程中最常见的问题,包括:索引.SQL优化.锁.延迟.参数优化.连接数.CPU.Iops.磁盘.内存等.罗龙九通过对十大经典案例的总结,还原问题原貌,给出分析问题的思路,旨在帮助用户在使用…

个人作业2--英语学习APP案例分析,截止发稿时间全班31人,提交31,未提交0人.有一名同学已经写了作业但忘记提交了,这次给分了,但下不为例.由于助教这周有点忙,所以点评得非常不及时,请同学们见谅.本次我们还非常有幸的邀请到了必应词典产品经理,既为同学们带来了精彩的点评,又给个人作业完成优秀的同学送了纪念品.真是棒棒哒~ 题目 个人作业2--英语学习APP案例分析 回顾: 个人作业1--四则运算题目生成程序(基于控制台) 结对编程1 优秀博客赏析 23029 bug大家都找得不错,但各位作为软…