1. 设计思路 在MapReduce过程中自带有排序,可以使用这个默认的排序达到我们的目的. MapReduce 是按照key值进行排序的,我们在Map过程中将读入的数据转化成IntWritable类型,然后作为Map的key值输出. Reduce 阶段拿到的就是按照key值排序好的<key,value list>,将key值输出,并根据value list 中元素的个数决定key的输出次数. 2. 实现 2.1 程序代码 package sort; import java.io.IOExce

MapReduce 使用案例 MapReduce在面试过程中出现的频率还是挺高的,尤其是数据挖掘等岗位.通常面试官会出一个大数据题目,需要被试者根据题目设计基于MapReduce的算法来解答.我在一个大神的博客中找到相关的MapReduce使用案例,下面将链接分享出来.鉴于目前自身对MapReduce的理解不够深刻,暂时不做翻译. 下面是链接 https://highlyscalable.wordpress.com/2012/02/01/mapreduce-patterns/

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

一.什么是Shuffle yarn-site.xml文件配置的时候有这个参数:yarn.nodemanage.aux-services:mapreduce_shuffle 因为mapreduce程序运行在nodemanager上,nodemanager运行mapreduce程序的方式就是shuffle. 1.首先,数据在HDFS上是以数据块的形式保存,默认大小128M. 2.数据块对应成数据切片送到Mapper.默认一个数据块对应一个数据切块. 3.Mapper阶段 4.Mapper处理完,写到

1 环境说明 注意:本实验是对前述实验的延续,如果直接点开始实验进入则需要按先前学习的方法启动hadoop 部署节点操作系统为CentOS,防火墙和SElinux禁用,创建了一个shiyanlou用户并在系统根目录下创建/app目录,用于存放 Hadoop等组件运行包.因为该目录用于安装hadoop等组件程序,用户对shiyanlou必须赋予rwx权限(一般做法是root用户在根目录下 创建/app目录,并修改该目录拥有者为shiyanlou(chown –R shiyanlou:shiyanl

1. 实例描述 单表关联这个实例要求从给出的数据中寻找出所关心的数据,它是对原始数据所包含信息的挖掘. 实例中给出child-parent 表, 求出grandchild-grandparent表. 输入数据 file01: child parent Tom Lucy Tom Jack Jone Lucy Jone Jack Lucy Marry Lucy Ben Jack Alice Jack Jesse Terry Alice Terry Jesse Philip Terry Philip

1. 设计思路 去重,重点就是无论某个数据在文件中出现多少次,最后只是输出一次就可以. 根据这一点,我们联想到在reduce阶段数据输入形式是 <key, value list>,只要是key相同的,在shuffle阶段都会聚合在一起,所以只要在map阶段将要去重的数据作为key值就可以达到目的. 2. 具体实现 package moverepeat; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration

1.数据去重  "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.1 实例描述 对数据文件中的数据进行去重.数据文件中的每行都是一个数据. 样例输入如下所示: 1)file1: 2012-3-1 a 2012-3-2 b 2012-3-3 c 2012-3-4 d 2012-3-5 a 2012-3-6 b 2012-3-7

准备工作  拷贝原来的模板 mkdir oozie-apps cd oozie-apps/ cp -r ../examples/apps/mar-reduce . mv map-reduce mr-wordcount-wf 配置文件修改 workflow.xml : <!-- Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more contributor license agreements. See the NOTI

在进行流量排序之前,先要明白排序是发生在map阶段,排序之后(排序结束后map阶段才会显示100%完成)才会到reduce阶段(事实上reduce也会排序),.此外排序之前要已经完成了手机流量的统计工作,即把第一次mr的结果作为本次排序的输入.也就是说读取的数据格式为     手机号 上行流量 下行流量 总流量 1,map阶段,读取并封装流量信息,不同的是context.write()时key必须是封装的实体类,而不再是手机号 /** * 输入key 行号 * 输入value 流量信息 * 输出