package com.bw.hadoop;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.NullWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import or

MapReduce——计算温度最大值 (基于全新2.2.0API) deprecated: Job类的所有Constructors, 新的API用静态方法getInstance(conf)来去的Job的实例: Code: import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org

1. 测试文件生成程序,参考 https://www.cnblogs.com/jonban/p/10555364.html MapReduce程序示例如下: 2. 新建Maven项目  hadoop 3. pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocati

Demo.java package com.java; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.Random; /** * 随机生成从2000到2018每天一个随机四位数,用于MapReduce计算每年最大值测试 * * @

import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapred.JobConf; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import

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

在上面一节我们分析了JobTracker调用JobQueueTaskScheduler进行任务分配,JobQueueTaskScheduler又调用JobInProgress按照一定顺序查找任务的流程,获得了任务之后,将任务封装为TaskTrackerAction数组返回的整个过程.TaskTracker通过心跳响应接收到了这个数组.本节我们继续分析,TaskTracker拿到了这个数组之后,如何对任务进行处理的. 1,TaskTracker在其方法offerService中,将得到的任务加入队

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任

一.MapReduce中有哪些常见算法 (1)经典之王:单词计数 这个是MapReduce的经典案例,经典的不能再经典了! (2)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. (3)排序:按某个Key进行升序或降序排列 (4)TopK:对源数据中所有数据进行排序,取出前K个数据,就是TopK. 通常可以借助堆(Heap)来实现TopK问题. (5)选择:关系代数基