这都是最近我写工具遇到的一些点, 这些点就是指我在网上没搜到答案,然后实际上我为此花费了时间的 public static void main(String[] args) { List<String> fsList=new ArrayList<String>(); fsList.add("1111111"); fsList.add("2222222"); fsList.add("3333333"); fsList.add

官方 http://docs.mongodb.org/ecosystem/tutorial/getting-started-with-hadoop/ mongo-haoop项目地址 https://github.com/mongodb/mongo-hadoop 该代码托管 https://github.com/cclient/mongo_hadoop_map-reduce 原分析 由nodejs+async编写 用游标迭代查询mongo数据库,分析数据 因数据量较大,目前执行分析任务耗时4个小时

Map是一种数据结构,是一个集合,用于存储一系列无序的键值对.它基于键存储的,键就像一个索引一样,这也是Map强大的地方,可以快速快速检索数据,键指向与该键关联的值. 内部实现 Map是基于 散列表 来实现,就是我们常说的 Hash 表,所以我们每次迭代Map的时候,打印的Key和Value是无序的,每次迭代的都不一样,即使按照一定的顺序存在也不行. 这种方式的好处在于,存储的数据越多,索引分布越均匀,所以我们访问键值对的速度也就越快,当然存储的细节还有很多,大家可以参考Hash相关的知识,这里

最近做了一个小的mapreduce程序,主要目的是计算环比值最高的前5名,本来打算使用spark计算,可是本人目前spark还只是简单看了下,因此就先改用mapreduce计算了,今天和大家分享下这个例子,也算是对自己写的程序的总结了. 首先解释下环比,例如我们要算本周的环比,那么计算方式就是本周的数据和上周数字的差值除以上周数值就是环比了,如果是月的环比就是本月和上月数据的差值除以上月数字就是本月环比了.不过本mapreduce实例不会直接算出比值,只是简单求出不同时间段数值的差值,最终环比结

一.什么是BSP模型 概述 BSP(Bulk Synchronous Parallel,整体同步并行计算模型)是一种并行计算模型,由英国计算机科学家Viliant在上世纪80年代提出.Google发布的一篇论文(<Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing>)使得这一概念被更多人所认识,据说在Google 80%的程序运行在MapReduce上,20%的程序运行在Pregel上.和MapReduce一样,Google并没有开源Pregel

Apache Sqoop - Overview Apache Sqoop 概述 使用Hadoop来分析和处理数据需要将数据加载到集群中并且将它和企业生产数据库中的其他数据进行结合处理.从生产系统加载大块数据到Hadoop中或者从大型集群的map reduce应用中获得数据是个挑战.用户必须意识到确保数据一致性,消耗生产系统资源,供应下游管道的数据预处理这些细节.用脚本来转化数据是低效和耗时的方式.使用map reduce应用直接去获取外部系统的数据使得应用变得复杂和增加了生产系统来自集群节点过度

最近一直在努力的恶补javascript中的各种知识,比如说闭包,作用域,继承,构造函数,变量,内置对象等概念.同时,也在学习着ES6的新知识.最近想给大家分享的就是数组实例方法的练习以及如何去扩展一个数组方法. 以下的分享会分为如下内容 1.数组实例方法的练习 1.1:reduce() 1.2:map() 1.3:sort() 1.4:slice() 1.5:push() 1.6:实例方法习题 2.数组方法的扩展 1.数组实例方法的练习 首先,我们应该知道数组实例方法有哪些. console.

(上接第二章) 4.3.1 KMeans 算法流程 算法的过程如下: (1)从N个数据文档随机选取K个文档作为质心 (2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类 (3)重新计算已经得到的各个类的质心 (4)迭代(2)~(3)步直至新的质心与原质心相等或者小于指定阀值,算法结束. 4.3.2 辅助函数 (1)文件数据转为矩阵:file2matrix def file2matrix(path,delimiter): recordlist = [] fp = open(pat

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理

转载自:http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1392961 1.在Reudce端进行连接. 在Reudce端进行连接是MapReduce框架进行表之间join操作最为常见的模式,其具体的实现原理如下: Map端的主要工作:为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录.然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为value,最后进行输出. reduce端的主要工作:在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,

Word Break II Given a string s and a dictionary of words dict, add spaces in s to construct a sentence where each word is a valid dictionary word. Return all such possible sentences. For example, givens = "catsanddog",dict = ["cat", &q

文章为作者原创,未经许可,禁止转载.    -Sun Yat-sen University 冯兴伟 一.    项目简介: 电子商务的发展以及电商平台的多样化,类似于京东和天猫这种拥有过亿用户的在线购物网站,每天要处理的订单数堪称海量,更别提最近的双十一购物节,如此海量的订单数据阿里巴巴和京东是如何准确将用户信息和其订单匹配并配货的呢?答案是数据连接匹配.我的云计算项目idea也是来源于此.我们在做数据分析时常要连接从不同的数据源中获取到的数据,单机模式下的关系型数据库中我们会遇到这问题,同样在

工作中经常要用到的一些东西,一直没整理,用的多的记住了,用的不多的每次都是去查,所以记录一下. DDL(数据定义语言),那就包括建表,修改表结构等等了 建表:create hive table hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING); 创建一个名为pokes的表,包括两个字段,第一个字段foo是整型,第二个字段bar是字符串. hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIO

转载:http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/5205496.html 最近做了一个小的mapreduce程序,主要目的是计算环比值最高的前5名,本来打算使用spark计算,可是本人目前spark还只是简单看了下,因此就先改用mapreduce计算了,今天和大家分享下这个例子,也算是对自己写的程序的总结了. 首先解释下环比,例如我们要算本周的环比,那么计算方式就是本周的数据和上周数字的差值除以上周数值就是环比了,如果是月的环比就是本月和上月数据的差值除以上月数字

5.1 小文件 大数据这个概念似乎意味着处理GB级乃至更大的文件.实际上大数据可以是大量的小文件.比如说,日志文件通常增长到MB级时就会存档.这一节中将介绍在HDFS中有效地处理小文件的技术. 技术24 使用Avro存储多个小文件假定有一个项目akin在google上搜索图片,并将数以百万计的图片存储分别在HDFS中.很不幸的是,这样做恰好碰上了HDFS和MapReduce的弱项,如下: Hadoop的NameNode将所有的HDFS元数据保存在内存中以加快速度.Yahoo估计平均每个文件需要6

Splitter:在Guava官方的解释为:Extracts non-overlapping substrings from an input string, typically by recognizing appearances of a separator sequence. This separator can be specified as a single character, fixed string, regular expression or CharMatcher insta

题目: Given a pattern and a string str, find if str follows the same pattern. Here follow means a full match, such that there is a bijection between a letter in pattern and a non-empty word in str. Examples: pattern = "abba", str = "dog cat c

这一个月我都干了些什么-- 工作上,还是一如既往的写bug并不亦乐乎的修bug.学习上,最近看了一些非专业书籍,时常在公众号(JackieZheng)上写点小感悟,我刚稍稍瞄了下,最近五篇居然都跟技术无关,看来我与本行业已经是渐行渐远了. 所以,趁着这篇博客,重拾自己,认清自己,要时刻谨记我是一名码农.不过,摸着良心说,最近的技术方面也是有所感悟和积累的,比如如何写好设计文档,如何使用延时队列,如何使用防刷技术等等.当然了,今天我们还是沿着"学习Spark"这条路继续走下去. 上篇主要

在关系型数据库中 Join 是非常常见的操作,各种优化手段已经到了极致.在海量数据的环境下,不可避免的也会碰到这种类型的需求, 例如在数据分析时需要连接从不同的数据源中获取到数据.不同于传统的单机模式,在分布式存储下采用 MapReduce 编程模型,也有相应的处理措施和优化方法. 我们先简要地描述待解决的问题.假设有两个数据集:气象站数据库和天气记录数据库,并考虑如何合二为一.一个典型的查询是:输出气象站的历史信息,同时各行记录也包含气象站的元数据信息. 一.Reduce Join 在Reud

本文引自吴超博客 实现原理 1.在Reudce端进行连接. 在Reudce端进行连接是MapReduce框架进行表之间join操作最为常见的模式,其具体的实现原理如下: Map端的主要工作:为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录.然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为value,最后进行输出. reduce端的主要工作:在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录(在map阶段已经打标志)分开,

hive-2.1.1 DDL操作 Create/Drop/Alter/Use Database 创建数据库 //官方指导 CREATE (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS] database_name [COMMENT database_comment] [LOCATION hdfs_path] [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]; create database if not exists