Hadoop.2.x_高级应用_二次排序及MapReduce端join

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Hadoop.2.x_高级应用_二次排序及MapReduce端join

一.对于二次排序案例部分理解 1. 分析需求(首先对第一个字段排序,然后在对第二个字段排序) 杂乱的原始数据排序完成的数据 a,1 a,1 b,1 a,2 a,2 [排序] a,100 b,6 ===> b,-3 c,2 b,-2 b,-2 b,1 a,100 b,6 b,-3 c,-7 c,-7 c,2 2. 分析[MapRedice过程] 1> 分析数据传入通过input()传入map() 2> map()对数据进行层层过滤,以达到我们想要的数据源, 3> 过滤方法中可添加自…

大数据【四】MapReduce（单词计数；二次排序；计数器；join；分布式缓存）

前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一概述定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基…

python 实现Hadoop的partitioner和二次排序

我们知道,一个典型的Map-Reduce过程包括:Input->Map->Partition->Reduce->Output. Partition负责把Map任务输出的中间结果按key分发给不同的Reduce任务进行处理. Hadoop 提供了一个很有用的partitioner类KeyFieldBasedPartitioner,通过配置对应的參数就能够使用.通过 KeyFieldBasedPartitioner能够方便地实现二次排序. 用法: -partitio…

分别使用Hadoop和Spark实现二次排序

零.序(注意本部分与标题无太大关系,可直接调至第一部分) 既然没用为啥会有序?原因不想再开一篇文章,来抒发点什么感想或者计划了,就在这里写点好了: 前些日子买了几本书,打算学习和研究大数据方面的知识,一直因为实习.考试.毕业设计等问题搞得没有时间,现在进入了寒假,可以安心的学点有用的知识了. 这篇博客里的算法部分的内容来自<数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧>一书,不过书中的代码虽然思路正确,但是代码不完整,并且只有java部分的编程,我在它的基础上又加入scala部分,当然是在…

matlab学习笔记9 高级绘图命令_2 图形的高级控制_视点控制和图形旋转_色图和颜色映像_光照和着色

一起来学matlab-matlab学习笔记9 高级绘图命令_2 图形的高级控制_视点控制和图形旋转_色图和颜色映像_光照和着色觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考书籍 <matlab 程序设计与综合应用>张德丰等著感谢张老师的书籍,让我领略到matlab的便捷 <MATLAB技术大全>葛超等编著感谢葛老师的书籍,让我领略到matlab的高效图形的高级控制视点控制和图形旋转视点控制日常生活中从不同的视点观察物体所看到的图形是不同的,同样用户从不同…

3、尚硅谷_SSM高级整合_使用ajax操作实现删除的功能

点击删除的时候,要删除联系人,这里同点击编辑按钮一样给删除按钮添加点击事件的时候不能使用 $(".delete_btn").click(function(){ }); 这种方式,因为上面的代码是放在JavaScript代码中执行的,在页面加载完成之前JavaScript就执行完毕了,但是上面的两个按钮是在页面加载完成之后,使用ajax获得后台的数据之后创建的意思是在执行JavaScript代码的时候按钮对象还为null //给编辑按钮添加点击事件 $(document).on(&qu…

【Big Data】HADOOP集群的配置（二）

Hadoop集群的配置(二) 摘要: hadoop集群配置系列文档,是笔者在实验室真机环境实验后整理而得.以便随后工作所需,做以知识整理,另则与博客园朋友分享实验成果,因为笔者在学习初期,也遇到不少问题.但是网上一些文档大多互相抄袭,里面错误百出.笔者结合自学书籍视频等资料,完成这一套配置资料.实验结果和过程经过反复测试无误后方整理出来的.配置过程中,初学者若有实验环境,可以在真机环境下完成,若无条件,可补习下虚拟机与Linux操作系统的基础知识,以及里面对linux常规命令使用,建议读者边配置…