批处理引擎MapReduce应用案例 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. MapReduce能够解决的问题有一个共同特点:任务可以被分解为多个子问题,且这些子问题相对独立,彼此之间不会有牵制,待并行处理完成这些子问题后,总的问题便被解决. 在实际应用中,这类问题非常庞大,谷歌在论文中提到一些MapReduce的典型应用,包括分布式grep,URL访问频率统计,Web链接图反转,倒排索引构建,分布式排序等,这些均为比较简单的应用.下面介绍一些比较复杂应用. 一.Top

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /wordcount.txt /wc/output3

Map/Reduce的类体系架构 Map/Reduce案例解析: 先以简单的WordCount例程, 来讲解如何去描述Map/Reduce任务. public static void main(String[] args) throws Exception { // *) 创建Configuration类, 用于获取Map/Reduce的执行环境 Configuration conf = new Configuration(); // *) 对命令行参数进行解析 String[] otherAr

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

二. 分布式计算(Map/Reduce) 分 布式式计算,同样是一个宽泛的概念,在这里,它狭义的指代,按Google Map/Reduce框架所设计的分布式框架.在Hadoop中,分布式文件 系统,很大程度上,是为各种分布式计算需求所服务的.我们说分布式文件系统就是加了分布式的文件系统,类似的定义推广到分布式计算上,我们可以将其视为增 加了分布式支持的计算函数.从计算的角度上看,Map/Reduce框架接受各种格式的键值对文件作为输入,读取计算后,最终生成自定义格式的输出文件. 而从分布式的角度

在上一篇博客:hadoop入门级总结一:HDFS中,简单的介绍了hadoop分布式文件系统HDFS的整体框架及文件写入读出机制.接下来,简要的总结一下hadoop的另外一大关键技术之一分布式计算框架:Map/Reduce. 一.Map/Reduce是什么: Map/Reduce是在2004年谷歌的一篇论文中提出大数据并行编程框架,由两个基本的步骤Map(映射)和Reduce(化简)组成,Map/Reduce由此得名.同时,由于它隐藏了分布式计算中并行化.容错.数据分布.负载均衡等内部细节,实际的

使用Python实现Map Reduce程序 起因 想处理一些较大的文件,单机运行效率太低,多线程也达不到要求,最终采用了集群的处理方式. 详细的讨论可以在v2ex上看一下. 步骤 MapReduce程序要分为两部分,即Map和Reduce部分,所以Python代码也是要分为两部分 程序运行 hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-1.1.2.jar -mapper /usr/local/hadoop/mapper.py -reducer /u

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

二. 分布式计算(Map/Reduce) 分布式式计算,同样是一个宽泛的概念,在这里,它狭义的指代,按Google Map/Reduce框架所设计的分布式框架.在Hadoop中,分布式文件系统,很大程度上,是为各种分布式计算需求所服务的.我们说分布式文件系统就是加了分布式的文件系统,类似的定义推广到分布式计算上,我们可以将其视为增加了分布式支持的计算函数. 从计算的角度上看,Map/Reduce框架接受各种格式的键值对文件作为输入,读取计算后,最终生成自定义格式的输出文件.而从分布式的角度上看,

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

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

MongoDB Map Reduce Map-Reduce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). MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活,对于大规模数据分析也相当实用. MapReduce 命令 以下是MapReduce的基本语法: >db.collection.mapReduce( function() {emit(key,value);}, //map 函数 function(key,values) {re

上一节分析了Job由JobClient提交到JobTracker的流程,利用RPC机制,JobTracker接收到Job ID和Job所在HDFS的目录,够早了JobInProgress对象,丢入队列,另一个线程从队列中取出JobInProgress对象,并丢入线程池中执行,执行JobInProgress的initJob方法,我们逐步分析. public void initJob(JobInProgress job) { if (null == job) { LOG.info("Init on

1.1函数式编程 面向过程编程:我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数,可以把复杂的任务分解成简单的任务,这种一步一步的分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 函数式编程:是使用一系列函数去解决问题,函数式编程就是根据编程的范式来的出想要的结果,只要是输入时确定的,输出就是确定的. 1.2高阶函数 能把函数作为参数传入,这样的函数就称为高阶函数. 1.2.1函数即变量 以python的内置函数print()为列,调用该函数一下代码 >>> pri

需求说明 用Map&Reduce计算几个班级中,每个班级10岁和20岁之间学生的数量: 需求分析 学生表的字段: db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Tom'}) 将classid随机1和2.age在8-25岁之间随机,name在3-7个字符之间随机. 数据写入 数据写入java脚本 往mrtask库中students写入1000万条数据: package org.test; import java.util.ArrayList; impor

1.filter filter(function,sequence) 对sequence中的item依次执行function(item),将执行的结果为True(符合函数判断)的item组成一个list.string.tuple(根据sequence类型决定)返回. #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @author: 侠之大者kamil @file: filter.py @time: 2016/4/9 22:03 &quo

作者:Coldwings链接:https://www.zhihu.com/question/29936822/answer/48586327来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 简单的说就是问题可以划分成若干单元,每个单元的计算互不相关,单元计算结果可以在可以承受的时间内合成为总结果的计算.再说直白一点:所有分治模型都可交由hadoop解决.可以说spark是功能更全面的hadoop,支持一些诸如filter.group之类的操作,但是原本思想仍是map reduce,差别不太大

python基础——map/reduce Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”,你就能大概明白map/reduce的概念. 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=

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)  --&

背景: 在大数据领域, 由于各方面的原因. 有时需要自己来生成测试数据集, 由于测试数据集较大, 因此采用Map/Reduce的方式去生成. 在这小编(mumuxinfei)结合自身的一些实战经历, 具体阐述下生成测试数据集的Map/Reduce程序该如何写? 场景构造: 假设某移动电信行业的某具体业务, 其记录了通话信息(包括拨打方/接听方/通话时间点/基站 等要素). 产商是不可能提供真实的用户数据用于测试的, 但提供了基本的数据格式. 具体针对该业务场景, 我们简单规划如下: num1 v

Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等. 这里详细分解这里面的概念让大家通过这篇文章了解到底是什么hadoop: 1.什么是Map/Reduce,看下面的各种解释: (1)MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式