0. 说明 编写 MapReduce 程序实现年度最高气温统计 1. 气温数据分析 气温数据样例如下: ++023450FM-+000599999V0202701N015919999999N0000001N9-+99999102001ADDGF108991999999999999999999 ++023450FM-+000599999V0202901N008219999999N0000001N9-+99999102001ADDGF104991999999999999999999 ++023450

问题描述:现在有n个文本文件,使用MapReduce的方法实现词频统计. 附上统计词频的关键代码,首先是一个通用的MapReduce模块: class MapReduce: __doc__ = '''提供map_reduce功能''' @staticmethod def map_reduce(i, mapper, reducer): """ map_reduce方法 :param i: 需要MapReduce的集合 :param mapper: 自定义mapper方法 :pa

本系列文章经补充和完善,已修订整理成书<Java编程的逻辑>,由机械工业出版社华章分社出版,于2018年1月上市热销,读者好评如潮!各大网店和书店有售,欢迎购买,京东自营链接:http://item.jd.com/12299018.html 上节初步介绍了Java 8中的函数式数据处理,对于collect方法,我们只是演示了其最基本的应用,它还有很多强大的功能,比如,可以分组统计汇总,实现类似数据库查询语言SQL中的group by功能. 具体都有哪些功能?有什么用?如何使用?基本原理是什么?

**WordCount package cn.cpl.recom; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWr

在eclipse中配置自己的maven仓库 1.安装maven(用于管理仓库,jar包的管理) -1.解压maven安装包 -2.把maven添加到环境变量/etc/profile -3.添加maven目录下的conf/setting.xml文件到-/.m2文件夹下 2.安装eclipse -1.解压eclipse安装文件 -2.执行eclipse.inst文件 -3.按步骤操作 3.在eclipse中配置自己的maven仓库 1.window>>perfoemence>>mave

目录 一.Java 8 Lambda 表达式 1.1 语法 1.2  Lambda 表达式实例(常见) 二.Java 8 Stream 2.1 什么是 Stream? 2.2生成流 2.3  forEach 2.4  map 2.5  filter 2.6  limit 2.7  sorted 2.8  并行(parallel)程序 2.9  Collectors 2.10  统计 2.11 其他还有 2.12  Stream 综合实例 三.Java 8 方法引用 3.1方法引用 3.2方法引用

版权说明:  本文章版权归本人及博客园共同所有,转载请标明原文出处(http://www.cnblogs.com/mikevictor07/),以下内容为个人理解,仅供参考. 一.简介 该实例统计国内各个站点的最高温度(为节省篇幅只以温度为例,可稍作修改即可统计气压与风速),数据来源于汇总在NCDC的天气气球数据集中(包含世界大量数据集,该实例只分析国内站点,数据对外公开,可下载). 二.数据准备与预处理 从NCDC下载的天气气球数据集(ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/d

统计某一特定网站的某个时辰访客人数 所用版本:hadoop2.6.5 数据样式如下: 111.111.111.111 - - [16/Dec/2012:05:32:50 -0500] "GET / HTTP/1.1" 200 14791 "-" "Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider/2.0; +http://www.baidu.com/search/spider.html)" 111.111.111.111

dao: /** * 统计商家的案例数量 * * @param shopId * @return */ long countByShopId(Long shopId); @Override public long countByShopId(Long shopId) { return super.getSessionTemplate().selectOne(getStatement("countByShopId"), shopId); } mapper: <select id=&

一.博客系统进度回顾 上一遍博客介绍到,系统已经实现到了发布以及前台布局展示,接下来就是实现一些,详情页,留言.轮播图管理.右侧博文统计信息实现. 二.博客系统详情页实现 2.1先来看看详情页展示的效果 2.2实现控制器在前台控制器中创建一个Blog的控制器,主要是展示博客分类以及详情页 Action详情页实现: /// <summary> /// 详情页 /// </summary> /// <param name="id"></param&

MapReduce 单词统计案例编程 一.在Linux环境安装Eclipse软件 1.   解压tar包 下载安装包eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz到/opt/software目录下. 解压到/opt/tools目录下: [hadoop@bigdata-senior01 tools]$ tar -zxf /opt/sofeware/eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz -C /op

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.SalaryCount; import java.io.IOException; import java.util.regex.Pattern;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;impor

微信平台自带的统计功能太简单,有时我们需要统计有哪些微信个人用户阅读.分享了微信公众号的手机网页,以及微信个人用户访问手机网页的来源:朋友圈分享访问.好友分享消息访问等.本系统实现了手机网页阅读.分享与来源统计及手机网页在朋友圈的传播路径分析. 本系统使用最传统的三层架构.本文是微统计的第一篇,主要介绍如下内容: 1. 数据库设计 2. 数据访问框架层及数据实体层 3. 数据访问层 4. 视图实体定义层   下面是详细实现步骤: 1. 数据库设计 阅读记录 PageNav 分享记录 PageSh

Mapper的处理过程: 1.1. InputFormat 产生 InputSplit,并且调用RecordReader将这些逻辑单元(InputSplit)转化为map task的输入.其中InputSplit是map task处理的最小输入单元的逻辑表示. 1.2. 在客户端代码中调用Job类来设置参数,并执行在hadoop集群的上的MapReduce程序. 1.3. Mapper类在Job中被实例化,并且通过MapContext对象来传递参数设置.可以调用Job.getConfigurat

Hadoop技术内幕中指出Top K算法有两步,一是统计词频,二是找出词频最高的前K个词.在网上找了很多MapReduce的Top K案例,这些案例都只有排序功能,所以自己写了个案例. 这个案例分两个步骤,第一个是就是wordCount案例,二就是排序功能. 一,统计词频 package TopK; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configu

程序:(另外一个关于单词计数的总结:http://www.cnblogs.com/DreamDrive/p/5492572.html) import java.io.IOException; import mapreduce.WordCountApp.WordCountMapper.WordCountReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.

要统计的文件的文件名为hello hello中的内容如下 hello you hello me 通过MapReduce程序统计出文件中的各个单词出现了几次.(两个单词之间通过tab键进行的分割) import java.io.IOException; import mapreduce.WordCountApp.WordCountMapper.WordCountReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apac

mapreduce的处理过程分为2个阶段,map阶段,和reduce阶段.在要求统计指定文件里的全部单词的出现次数时. map阶段把每一个关键词写到一行上以逗号进行分隔.并初始化数量为1(同样的单词hadoop中的map会自己主动放到一行中) reduce阶段是把每一个单词出现的频率统计出来又一次写回去. 如代码: package com.clq.hadoop2; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.

我们继续通过项目强化掌握Combiner和Partitioner优化Hadoop性能 1.项目介绍 本项目我们使用明星搜索指数数据,分别统计出搜索指数最高的男明星和女明星. 2.数据集 3.分析 基于项目的需求,我们通过以下几步完成: 1.编写Mapper类,按需求将数据集解析为key=gender,value=name+hotIndex,然后输出. 2.编写Combiner类,合并Mapper输出结果,然后输出给Reducer. 3.编写Partitioner类,按性别,将结果指定给不同的Re

上一篇文章我们了解了MapReduce优化方面的知识,现在我们通过简单的项目,学会如何优化MapReduce性能 1.项目介绍 我们使用简单的成绩数据集,统计出0~20.20~50.50~100这三个年龄段的男.女学生的最高分数 2.数据集 姓名     年龄  性别   成绩 Alice     23   female  45 Bob      34   male   89 Chris    67   male   97 Kristine   38   female  53 Connor  

1.薪资数据集 我们要写一个薪资统计程序,统计数据来自于互联网招聘hadoop岗位的招聘网站,这些数据是按照记录方式存储的,因此非常适合使用 MapReduce 程序来统计. 2.数据格式 我们使用的数据来自互联网招聘网站,其中每一行是一条记录. 下面我们展示一行数据,其中重要的字段被突出显示.该行数据被分割成很多行以突出每个字段,但在实际文件中,这些字段被整合成一行 美团 3-5年经验 # 工作年限 15-30k # 薪资 北京 [够牛就来]hadoop高级工程 3.分析 在这里,map阶段的