一学生成绩---增强版 数据信息 computer,huangxiaoming,,,,,,, computer,xuzheng,,,,, computer,huangbo,,,, english,zhaobenshan,,,,,,, english,liuyifei,,,,,,, algorithm,liuyifei,,,,,,, computer,huangjiaju,,,,, english,liuyifei,,,,,,, english,huangdatou,,,,,,, algorith

前言:圣诞节来了,我怎么能虚度光阴呢?!依稀记得,那一年,大家互赠贺卡,短短几行字,字字融化在心里:那一年,大家在水果市场,寻找那些最能代表自己心意的苹果香蕉梨,摸着冰冷的水果外皮,内心早已滚烫.这一年……我在博客园-_-#,希望用dt的代码燃烧脑细胞,温暖小心窝. 上篇<Hadoop阅读笔记(一)——强大的MapReduce>主要介绍了MapReduce的在大数据集上处理的优势以及运行机制,通过专利数据编写Demo加深了对于MapReduce中输入输出数据结构的细节理解.有了理论上的指导,仍

前言 在Hadoop中,排序是MapReduce的灵魂,MapTask和ReduceTask均会对数据按Key排序,这个操作是MR框架的默认行为,不管你的业务逻辑上是否需要这一操作. 技术点 MapReduce框架中,用到的排序主要有两种:快速排序和基于堆实现的优先级队列(PriorityQueue). Mapper阶段 从map输出到环形缓冲区的数据会被排序(这是MR框架中改良的快速排序),这个排序涉及partition和key,当缓冲区容量占用80%,会spill数据到磁盘,生成IFile文

Mapreduce前提工作 简单的来说map是大数据,reduce是计算<运行时如果数据量不大,但是却要分工做这就比较花时间了> 首先想要使用mapreduce,需要在linux中进行一些配置: 1.在notepad++里修改yarn-site.xml文件,新添加 <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>192.168.64.141</value> &l

china:张三 78李四 89王五 96赵六 67english张三 80李四 82王五    84赵六 86math张三 88李四 99王五 66赵六 77 import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.had

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

1. 现有某电商关于商品点击情况的数据文件,表名为goods_click,包含两个字段(商品分类,商品点击次数),分隔符“     ”,由于数据很大,所以为了方便统计我们只截取它的一部分数据,内容如下                                                                                 要求使用mapreduce统计出每类商品的平均点击次数. 源代码: package mapreduce; import java.io.I

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.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.ma

逻辑分析 以下是qq的好友列表数据,冒号前是一个用户,冒号后是该用户的所有好友(数据中的好友关系是单向的) 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 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? 解题思路: 第一步 map 读一行 A:B,C,D,

影评案例 数据及需求 数据格式 movies.dat 3884条数据 1::Toy Story (1995)::Animation|Children's|Comedy 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fantasy 3::Grumpier Old Men (1995)::Comedy|Romance 4::Waiting to Exhale (1995)::Comedy|Drama 5::Father of the Bride Part II (1

Hadoop示例程序WordCount详解及实例http://blog.csdn.net/xw13106209/article/details/6116323 hadoop中使用MapReduce编程实例(转)http://eric-gcm.iteye.com/blog/1807468 [mapreduce进阶编程二]奇偶行分别求和http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=9360 hadoop2.2.0 MapReduce求和并排

MapReduce Join 对两份数据data1和data2进行关键词连接是一个很通用的问题,如果数据量比较小,可以在内存中完成连接. 如果数据量比较大,在内存进行连接操会发生OOM.mapreduce join可以用来解决大数据的连接. 1 思路 1.1 reduce join 在map阶段, 把关键字作为key输出,并在value中标记出数据是来自data1还是data2.因为在shuffle阶段已经自然按key分组,reduce阶段,判断每一个value是来自data1还是data2,在

:对云计算的看法 内容 :使用MapReduce求每年最低温度 内容 :求温度平均值能使用combiner吗? 内容 :使用Hadoop流求最高温度(awk脚本) 内容 :使用Hadoop流求最高温度(Python语言) 内容 :MapReduce是否可以自动识别新增节点? 内容 :使用Hadoop公平调度器 内容 中新增节点后,DataNode无法启动 运行环境说明 1.1  硬软件环境 线程,主频2.2G,6G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 buil

今天写了一个用mapreduce求平均分的程序,结果是出来了,可是没有按照“学生名字”进行排序,如果是英文名字的话,结果是排好序的. 代码如下: package com.pro.bq; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import or

一:特殊用法 我们上来不讲普通用法,普通用法放到最后.我们来谈一谈特殊用法,了解这一用法,让你的mapreduce编程能力提高一个档次,毫不夸张!!!扯淡了,让我们进入正题: 我们知道reduce和map都有一个局限性就是map是读一行执行一次,reduce是每一组执行一次 但是当我们想全部得到数据之后,按照需求删选然后再输出怎么办? 这时候只使用map和reduce显然是达不到目的的? 那该怎么呢?这时候我们想到了 setUp和cleanUp的特性,只执行一次. 这样我们对于最终数据的过滤,然

第一题 下面是三种商品的销售数据 要求:根据以上数据,用 MapReduce 统计出如下数据: 1.每种商品的销售总金额,并降序排序 2.每种商品销售额最多的三周 第二题:MapReduce 题 现有如下数据文件需要处理: 格式:CSV 数据样例: user_a,location_a,2018-01-01 08:00:00,60 user_a,location_a,2018-01-01 09:00:00,60 user_a,location_b,2018-01-01 10:00:00,60 us

利用mapreduce求出股票价格的开盘和收盘平均数 下图为采集到的股票信息,共计1416支股票的信息 因为在linux系统下默认采用utf-8的编码格式,而在win下txt默认采用ANSI编码格式.所以需要在linux下将文件转换一下格式,可以采用: 递归转换(包括子文件夹) find default -type d -exec mkdir -p utf/{} \; find default -type f -exec iconv -f GBK -t UTF-8 {} -o utf/{} \;

Hadoop-MapReduce计算气象温度 1 运行环境说明 1.1 硬软件环境 主机操作系统:Mac OS 64 bit ,8G内存 虚拟软件:Parallers Desktop12 虚拟机操作系统:CentOS 64位,单核,512内存 JDK:java version "1.7.0_45" Hadoop:1.1.2 1.2 机器网络环境 集群包含三个节点:1个namenode.2个datanode,其中节点之间可以相互ping通.节点IP地址和主机名分布如下: 序号 IP地址

案例说明 现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为:UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释:用户id,性别,年龄,职业,邮政编码 2.movies.dat 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fantasy, 共有3883条数据对应字

一 Hive SQL练习之影评案例 案例说明 现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为:UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释:用户id,性别,年龄,职业,邮政编码 2.movies.dat 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fan