老师:MissDu 提交作业 1. 用Python编写WordCount程序并提交任务 程序 WordCount 输入 一个包含大量单词的文本文件 输出 文件中每个单词及其出现次数(频数),并按照单词字母顺序排序,每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔 A编写map函数,reduce函数 map函数: import sys for line in sys.stdin: line=line.strip() words=line.split() for word in words: prin

用mapreduce 处理气象数据集 编写程序求每日最高最低气温,区间最高最低气温 气象数据集下载地址为:ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa 按学号后三位下载不同年份月份的数据(例如201506110136号同学,就下载2013年以6开头的数据,看具体数据情况稍有变通) 解压数据集,并保存在文本文件中 对气象数据格式进行解析 编写map函数,reduce函数 将其权限作出相应修改 本机上测试运行代码 放到HDFS上运行 将之前爬取的文本文件上传到hdfs上

1 引言 刚接触python与大数据不久,这个是学长给出的练习题目.知识积累太少,学习用了不少的时间.尽量详细的写,希望对各位的学习有所帮助. 2 背景 2.1 Kaggle 本次数据集来自于Kaggle.Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台.想要了解详细资料的小伙伴请自行百度. 2.2 泰坦尼克号 本次问题页面 请到Data页面下载数据集 数据集的各属性在Data页面下有详细介绍. 问题就是以大家熟悉的泰坦尼克号为背景展开的,本次任务的目的就是构建一个可以根据乘客个人信息推测乘客是否生

前言:来园子已经有8个月了,当初入园凭着满腔热血和一脑门子冲动,给自己起了个响亮的旗号“大数据 小世界”,顿时有了种世界都是我的,世界都在我手中的赶脚.可是......时光飞逝,岁月如梭~~~随手一翻自己的博客,可视化已经快占据了半壁江山,思来想去,还是觉得把一直挂在嘴头,放在心头的大数据拿出来说说,哦不,是拿过来学学.入园前期写了有关Nutch和Solr的自己的一些阅读体会和一些尝试,挂着大数据的旗号做着爬虫的买卖.可是,时间在流失,对于大数据的憧憬从未改变,尤其是Hadoop一直让我魂牵梦绕

目录 1.MapReduce定义 2.MapReduce来源 3.MapReduce特点 4.MapReduce实例 5.MapReduce编程模型 6.MapReduce 内部逻辑 7.MapReduce架构 8.MapReduce框架的容错性 9.MapReduce资源组织方式 1.MapReduce 定义 Hadoop 中的 MapReduce是一个使用简单的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错并行处理TB级别的数据集 2.MapRedu

我们生活在大数据时代!!!微博.微信.云存储等大数据的需求,Hadoop由此诞生. 以下面部分数据为例: 1)Facebook存储着约100亿张照片,约1PB存储容量: 2)纽约证券交易所每天产生1TB的交易数据. 数据存储与分析: 我们遇到的问题很简单:多年来的磁盘数据读取速度诶发与时俱进,而在大数据时代获取信息的时效性是比较严格的,同时大数据意味着无法把所有数据存储在同一地方,分布式文件系统HDFS(hadoop distributed FileSystem)由此衍生.MapReduce提出

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

定义 Hadoop MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架,用于轻松编写分布式应用程序,以可靠,容错的方式在大型集群(数千个节点)上并行处理大量数据(TB级别),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 优缺点 优点: 1.MapReduce 易于编程 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

分布式并行编程用于解决大规模数据的高效处理问题.分布式程序运行在大规模计算机集群上,集群中计算机并行执行大规模数据处理任务,从而获得海量计算能力. MapReduce是一种并行编程模型,用于大规模数据集的并行运算,那么MapReduce又是如何进行并行编程的呢? MapReduce采用“分而治之”的策略,将存储在分布式文件系统的大数据集切分成独立小数据块(即Split,分片),这些分片可以被多个Map任务并行处理.MapReduce强调“计算向数据靠拢”而非“数据向计算靠拢”,传统模式下,对数据

Hadoop基础-MapReduce入门篇之编写简单的Wordcount测试代码 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. 本文主要是记录一写我在学习MapReduce时的一些琐碎的学习笔记, 方便自己以后查看.在调用API的时候,可能会需要maven依赖,添加依赖的包如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.ap

概述 1912年4月15日,泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没,2224名乘客和机组人员中有1502人遇难.沉船导致大量伤亡的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和船员.虽然幸存下来有一些运气因素,但有一些人比其他人更有可能生存,比如妇女,儿童和上层阶级.在本文中将对哪些人可能生存作出分析,特别是运用Python和机器学习的相关模型工具来预测哪些乘客幸免于难,最后提交结果.从kaggle泰坦尼克生存预测项目下载相关数据. 实施步骤 1.提出问题 什么样的人在泰坦尼克号中更容易存活? 2.理解数据

什么是MapReduce Hadoop中的MapReduce是一个简单的软件框架,基于它写出的应用程序可以运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错式并行处理TB级数据 MapReduce的起源 源于谷歌在2004年发表的一篇MapReduce的论文,而Hadoop Reduce实际上就是谷歌MapReduce的克隆版本 MapReduce具有的特点 众所周知MapReduce是一种很受欢迎的软件框架,尤其是我们国家发展到现在互联网的浪潮愈演愈烈,那么它都有什么特点呢? 1.易于编

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

1. MapReduce 定义 Hadoop 中的 MapReduce是一个使用简单的软件框架.基于它写出来的应用程序能够执行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错式并行处理TB级别的数据集 2. MapReduce 特点 MapReduce 为什么如此受欢迎?尤其如今互联网+时代,互联网+公司都在使用 MapReduce.MapReduce 之所以如此受欢迎.它主要有下面几个特点. - MapReduce 易于编程.它简单的实现一些接口,就能够完毕一个分布式程序.这个分布式程序能

mapreduce编程准备 学习mapreduce编程之前需要做一些概念性的了解,这是做的一些课程学习笔记,以便以后时不时的翻出来学习下,之前看过一篇文章大神们都是时不时的翻出基础知识复习下,我也做点笔记吧. 1.mapreduce定义 源于Google的MapReduce论文(如果想更深入的学习,可以搜一下) √ 发表于2004年12月 √ Hadoop Mapreduce是Google MapReduce克隆版. MapReduce特点 √ 易于编程 √ 良好的扩展性 √ 高容错性 √ 适合

MapReduce 源自于Google的MapReduce论文,Hadoop MapReduce是Google MapReduce克隆版 MapReduce适合PB级以上海量数据的离线处理 MapReduce不擅长的地方 实时计算,不能像MySQL一样,在毫秒级或者秒级内返回结果 流式计算,MapReduce的输入数据集是静态的,不能动态变化,MapReduce自身的设计特点决定了数据源必须是静态的 DAG计算,spark可以比较好的计算DAG这种模型,MapReduce不太适合 MapRedu

一 MapReduce入门 MapReduce定义(简单来说就是hadoop的数据分析核心,理解其中的原理,则可以分析聚合一切需求) 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. MapReduce优缺点 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

不多说,直接上代码. 天气记录数据库 Station ID Timestamp Temperature 气象站数据库 Station ID Station Name 气象站和天气记录合并之后的示意图如下所示. Station ID Station Name Timestamp Temperature 011990-99999 SIHCCAJAVRI 195005150700 0 011990-99999 SIHCCAJAVRI 195005151200 22 011990-99999 SIHCC

来源:http://blog.csdn.net/liuxiaochen123/article/details/8786715?utm_source=tuicool 2013-04-11 10:15 4941人阅读 评论(2) 收藏 举报   目录(?)[-] 1MapReduce理论简介 11 MapReduce编程模型 12 MapReduce处理过程 2运行WordCount程序 21 准备工作 22 运行例子 23 查看结果 3WordCount源码分析 31 特别数据类型介绍 32 旧的

MapReduce MapReduce是什么? MapReduce源自于Google发表于2004年12月的MapReduce论文,是面向大数据并行处理的计算模型.框架和平台,而Hadoop MapReduce是Google MapReduce克隆版. 如果没有MapReduce! 那么在分布式计算上面将很难办,不好编程. 在早期无法处理大数据的离线计算. 编程中不易扩展性 分布式计算任务一旦挂了,没有容错机制进行处理 说明:MapReduce不擅长的方面(慢!) 实时计算:像MySQL一样,在