数据包 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1v9M3jNdT4vwsqup9N0mGOA提取码:hs9c 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 1.     数据清洗说明: (1)      第一列是时间: (2)      第二列是卖出方: (3)      第三列是买入方: (4)      第四列是票的数量: (5)      第五列是金额. 卖出方,买入方一共三个角色,机场(C开头),代理人(O开头)和一般顾客(PAX) 2.     数据清洗

简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 映射(Mapping)对集合里的每个目标应用同一个操作.即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mappi

一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃?   MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 映射(Mapping)对集合里的每个目标应用同一个操作.即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mapping. 化简(Reducing

MapReduce原理与设计思想 简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子:你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 映射(Mapping)对集合里的每个目标应用同一个操作.即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在

原文地址:如何简单解释 MapReduce 算法 在Hackbright做导师期间,我被要求向技术背景有限的学生解释MapReduce算法,于是我想出了一个有趣的例子,用以阐释它是如何工作的. 例子 你想数出一摞扑克牌中有多少黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃. MapReduce方法规则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论. 背景 谷歌在2004年发表了可以分析大量数据的Ma

转自:http://www.cnblogs.com/wuyudong/p/mapreduce-principle.html 简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 映射(Mapping)对集合里

Redis在WEB开发中的应用与实践 一.Redis概述: Redis是一个功能强大.性能高效的开源数据结构服务器,Redis最典型的应用是NoSQL.但事实上Redis除了作为NoSQL数据库使用之外,还能广泛应用消息队列,数据堆栈以及数据缓存等众多场合.Redis与Memcached相类似,都是以键值对(key-value)存放数据的,但是Redis支持的数据类型及特性远比Memcached丰富. 在缓存应用方面,Redis同样也是一个内存数据库,拥有Memcached的快速.稳定等特性,并

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hadoop 基础视频1 一, 大致内容: 1, 源起与体系结构2,实施Hadoop 集群3,分布式HDFS, 大数据存储实战4,Map-Reduce 体系架构5,Map-Reduce 数据分析之一 API 实战6,HBase 体系架构与安装7.HBase数据分析与建模,实战案例剖析8.Hive体系架构安装与HiveQL,应用案例9.Pig安装与Pig Latin语言,应用案例10.hadoop高级介绍 几个案例 二,视频截图: 实验 1: 直接访问单个 HDFS 文件 步骤1: 配置操作系统

不多说,直接上代码. 一共12列,我们只需提取有用的列:第二列(犯罪类型).第四列(一周的哪一天).第五列(具体时间)和第七列(犯罪场所). 思路分析 基于项目的需求,我们通过以下几步完成: 1.首先根据数据集,分别统计出不同犯罪类别在周时段内发生犯罪次数和不同区域在周时段内发生犯罪的次数. 2.然后根据第一步的输出结果,再按日期统计出每天每种犯罪类别在每个区域发生的犯罪次数. 3.将前两步的输出结果,按需求插入数据库,便于对犯罪数据的分析. 程序开发 我们要编写5个文件: 编写基类,MapRe

ETL项目2:大数据清洗,处理:使用MapReduce进行离线数据分析并报表显示完整项目 思路同我之前的博客的思路 https://www.cnblogs.com/symkmk123/p/10197467.html 但是数据是从web访问的数据 avro第一次过滤 观察数据的格式,我们主要分析第四个字段的数据.发现有.css , .jpg .png等等等无效的数据. 通过观察数据发现有效数据都不带 . , 所以第一次过滤写入avro总表里的数据一次过滤后的有效数据,不包含 .css , .jpg

ETL项目1:大数据采集,清洗,处理:使用MapReduce进行离线数据分析完整项目 思路分析: 1.1 log日志生成 用curl模拟请求,nginx反向代理80端口来生成日志. #! /bin/bash function get_user_agent(){ a0='User-Agent:MQQBrowser/26 Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 2.3.7; zh-cn; MB200 Build/GRJ22; CyanogenMod-7) AppleWebKit

一.需求描述 利用MapReduce清洗视频网站的原数据,用Hive统计出各种TopN常规指标: 视频观看数 Top10 视频类别热度 Top10 视频观看数 Top20 所属类别包含这 Top20 视频的个数 视频观看数 Top50 所关联视频的所属类别的热度排名 每个类别中的视频热度 Top10,以Music为例 每个类别中视频流量 Top10,以Music为例 上传视频最多的用户 Top10 以及他们上传的视频 每个类别视频观看数 Top10 2.数据源结构说明 数据源1: user.tx

MapReduce 社交粉丝数据分析 求出哪些人两两之间有共同好友,及他俩的共同好友都有谁? 用户及好友数据 A:B,C,D,F,E,O B:A,C,E,K C:F,A,D,I D:A,E,F,L E:B,C,D,M,L F:A,B,C,D,E,O,M G:A,C,D,E,F H:A,C,D,E,O I:A,O J:B,O K:A,C,D L:D,E,F M:E,F,G O:A,H,I,J java代码 需要两步完成需求 首先先创建第一步的package 在package中定义main.Mapp

作者 Jonathan Allen ,译者 张晓鹏 Hunk是Splunk公司一款比較新的产品,用来对Hadoop和其他NoSQL数据存储进行探測和可视化,它的新版本号将会支持亚马逊的Elastic MapReduce. 结合Hadoop使用Hunk Hadoop由两个单元组成,首先是被称为HDFS的存储单元,HDFS能够分布在成千上万个复制的节点上.接下来是MapReduce单元,它负责跟踪和管理被命名为map-reduce jobs的作业. 之前,开发人员会用到Splunk Hadoop C

今天想通过一些数据,来测试一下我的<基于信息熵的无字典分词算法>这篇文章的正确性.就写了一下MapReduce程序从MSSQL SERVER2008数据库里取数据分析.程序发布到hadoop机器上运行报SQLEXCEPTION错误 奇怪了,我的SQL语句中没有LIMIT,这LIMIT哪来的.我翻看了DBInputFormat类的源码, protected RecordReader<LongWritable, T> createDBRecordReader(DBInputSplit

转自http://prinx.blog.163.com/blog/static/190115275201211128513868/和http://www.cnblogs.com/jie465831735/archive/2013/03/06.html 按如下顺序看效果最佳: 1.       MapReduce Simplied Data Processing on Large Clusters 2.       Hadoop环境的安装 By 徐伟 3.       Parallel K-Mea

本篇博客重点介绍如何使用Kylin来构建大数据分析平台.根据官网介绍,其实部署Kylin非常简单,称为非侵入式安装,也就是不需要去修改已有的 Hadoop大数据平台.你只需要根据的环境下载适合的Kylin安装包,选择一个Hadoop节点部署即可,Kylin使用标准的Hadoop API跟各个组件进行通信,不需要对现有的Hadoop安装额外的Agent. Kylin部署的架构是一个分层的结构,最底层是数据来源层,我们可以通过Sqoop等工具将数据迁移到HDFS分布式文件系统.Kylin依赖Hado

敏捷数据科学:用Hadoop创建数据分析应用(数据分析最佳实践入门敏捷大数据首作分步骤|全流程演示思路.工具与方法) [美]Russell Jurney(拉塞尔·朱尔尼) 著   冯文中 朱洪波 译 ISBN 978-7-121-23619-8 2014年7月出版 定价:49.00元 184页 16开 编辑推荐 对大数据的挖掘需要投入大量的人力和时间.怎么才能确保构建的是一个正确的模型?通过这本实践指南,你可以学到一套灵活的工具和方法论,在Hadoop上构建数据分析应用. 使用诸如Python.

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma