文档显示: 每行依次是 ~手机号~上行流量~下行流量 需求分析: 需要统计各自的手机号,及上行.下行.总流量 具体做法: 1.定义map输入输出类型 通常情况下map的输入的key-value就是longwritable,text 我们知道Map读取的过程为:读一行返回一个key-value对,每调用一行就执行一次map方法.而输出value应该是每行的上行流量和下行流量以及总流量,我们想到了对象.输出value可以为bean类----在mr程序中,可以使用自定义的类型作为mr的输出数据类型,但

一.问题背景 实际业务的需要,比如以移动为例,河南的用户去了北京上网,那么他的上网信息默认保存在了北京的基站,那么我们想要查询北京地区的上网日志信息默认也包含了其他地区用户的在本区的上网信息,否则只能扫描日志找到北京,很慢,所以分区很需要. 二.数据集分析 1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 24 27 2481 24681 200 1363157995052 13826

一.问题背景 现在的移动刚一通话就可以在网站上看自己的通话记录,以前是本月只能看上一个月.不过流量仍然是只能看上一月的. 目的就是找到用户在一段时间内的上网流量. 本文并没有对时间分组.下一节进行分区,有兴趣的参看下一篇. 二.数据集分析 可以看出实际数据集并不是每个字段都有值,但是还好,完整地以tab隔开了,数据格式还是不错的,我们需要的上行下行数据都有,没有缺失值.其实这个需要在程序中处理,如果不在的话 该怎么办. 1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-

一个.combiner计划 每map它可能会产生大量的输出,combiner的作用是map输出端先做合并.reducer的数据量. combiner最基本是实现本地key的归并,combiner具有类似本地的reduce功能 假设不用combiner,那么,全部的结果都是reduce完毕.效率会相对低下. 使用combiner,先完毕的map会在本地聚合,提升速度. 注意:Combiner的输出是Reducer的输入,Combiner绝不能改变终于的计算结果. 所以从我的想法来看,Combine

一.Hadoop数据序列化的数据类型 Java数据类型 => Hadoop数据类型 int IntWritable float FloatWritable long LongWritable double   DoubleWritable String Text boolean BooleanWritable byte ByteWritable map   MapWritable array ArrayWritable 二.Hadoop的序列化 1.什么是序列化? 在java中,序列化接口是Se

1:首先搞好实体类对象: write 是把每个对象序列化到输出流,readFields是把输入流字节反序列化,实现WritableComparable,Java值对象的比较:一般需要重写toString(),hashCode(),equals()方法 package com.areapartition; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apach

一:序列化概念 序列化(Serialization)是指把结构化对象转化为字节流.反序列化(Deserialization)是序列化的逆过程.即把字节流转回结构化对象.Java序列化(java.io.Serializable) 二:Hadoop序列化的特点 (1):序列化格式特点: 紧凑:高效使用存储空间. 快速:读写数据的额外开销小. 可扩展:可透明地读取老格式的数据. 互操作:支持多语言的交互. (2):Hadoop的序列化格式:Writable接口 三:Hadoop序列化的作用: (1):

前言 本文主要介绍 MapReduce 的原理及开发,讲解如何利用 Combine.Partitioner.WritableComparator等组件对数据进行排序筛选聚合分组的功能.由于文章是针对开发人员所编写的,在阅读本文前,文章假设读者已经对Hadoop的工作原理.安装过程有一定的了解,因此对Hadoop的安装就不多作说明.请确保源代码运行在Hadoop 2.x以上版本,并以伪分布形式安装以方便进行调试(单机版会对 Partitioner 功能进行限制).文章主要利用例子介绍如何利用 Ma

mapreduce设计思想 概念:它是一个分布式并行计算的应用框架它提供相应简单的api模型,我们只需按照这些模型规则编写程序,即可实现"分布式并行计算"的功能. 案例一:wordcount经典案例 先写map方法 package com.gec.demo; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text

一 MapReduce入门 1.1 MapReduce定义 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架: Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上. 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1)MapReduce 易于编程.它简单的实现一些接口,就可以完成一个分布式程序,这个分布式程序可以分布到大量廉价的 PC 机器运行.也就是说你写

Mapper读取HBase数据 package MapReduce; import org.apache.hadoop.hbase.Cell; import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.ma

什么是mapreduce Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架.容错高,扩展好,适合pB数据处理 MapReduce 执行过程分析 第一阶段map .map task读取HDFS文件.每个block,启动一个map task.每个map task按照行读取一个block中的内容,对每一行执行map函数 .map函数对输入的数据进行拆分split,得到一个数组,组成一个键值对<word, > .分区,每个分区对应1个reduce

文章目录 一 MapReduce概念 1.1 为什么要MapReduce 1.2 MapReduce核心思想 1.3 MapReduce进程 1.4 MapReduce编程规范(八股文) 1.5 MapReduce程序运行流程分析 二 MapReduce理论篇 2.1 Writable序列化 2.1.1 常用数据序列化类型 2.1.2 自定义bean对象实现序列化接口 2.2 InputFormat数据切片机制 2.2.1 FileInputFormat切片机制 2.2.2 CombineTex

第1章 MapReduce概述 1.1 MapReduce定义 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1.2.2 缺点 1.3 MapReduce核心思想 MapReduce核心编程思想,如图4-1所示. 图4-1 MapReduce核心编程思想 1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段. 2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干. 3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出. 4

目前CSDN,博客园,简书同步发表中,更多精彩欢迎访问我的gitee pages 目录 MapReduce精通(二) MapReduce框架原理 MapReduce工作流程 InputFormat数据输入 切片与MapTask并行度决定机制 Job提交流程源码和切片源码详解 FileInputFormat切片机制 CombineTextInputFormat切片机制 CombineTextInputFormat案例实操 FileInputFormat实现类 KeyValueTextInputFo

MapReduce框架原理 3.1 InputFormat数据输入 3.1.1 切片与MapTask并行度决定机制 1．问题引出 MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度,进而影响到整个Job的处理速度. 思考:1G的数据,启动8个MapTask,可以提高集群的并发处理能力.那么1K的数据,也启动8个MapTask,会提高集群性能吗?MapTask并行任务是否越多越好呢?哪些因素影响了MapTask并行度? 2．MapTask并行度决定机制 数据块:Block是HDFS物理上把数据分

Mapreduce的文件和hbase共同输入 package duogemap;   import java.io.IOException;   import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; i

mapreduce多文件输出的两方法   package duogemap;   import java.io.IOException;   import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apach

package duogemap; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

链接多个MapReduce作业 执行多个数据集的联结 生成Bloom filter   1.链接MapReduce作业   [顺序链接MapReduce作业]   mapreduce-1 | mapreduce-2 | mapreduce-3 | ...   [具有复杂依赖的MapReduce链接]        有时,在复杂数据处理任务中的子任务并不是按顺序运行的,因此它们的MapReduce作业不能按线性方式链接.例如,mapreduce1处理一个数据集,mapreduce2独立处理另一个数