实训任务05  MapReduce获取成绩表的最高分记录 实训1:统计用户纺问次数 任务描述: 统计用户在2016年度每个自然日的总访问次数.原始数据文件中提供了用户名称与访问日期.这个任务就是要获取以每个自然日为单位的所有用户访问次数的累加值.如果通过MapReduce编程实现这个任务,首先要考虑的是,Mapper与Reducer各自的处理逻辑是怎样的:然后根据处理逻辑编写出核心代码:最后在Eclipse中编写完整代码,编译打包后提交给集群运行. 分析思路和逻辑 (1)       输入/输出

[TOC] 简单的java Hadoop MapReduce程序(计算平均成绩)从打包到提交及运行 程序源码 import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io

hive介绍 什么是hive? hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计 hive是基于hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据映射为数据库的一张表,并提供类SQL查询功能.本质就是将HQL(hive sql)转化为MapReduce程序 我们使用MapReduce开发会很麻烦,但是程序员很熟悉sql,于是hive就出现了,可以让我们像写sql一样来编写MapReduce程序,会自动将我们写的sql进行转化.但底层使用的肯定还是MapReduce. hive处理

这是微软官方教程Getting Started with Entity Framework 6 Code First using MVC 5 系列的翻译,这里是第七篇:为ASP.NET MVC应用程序读取相关数据 原文:Reading Related Data with the Entity Framework in an ASP.NET MVC Application 译文版权所有,谢绝全文转载——但您可以在您的网站上添加到该教程的链接. 在之前的教程中您已经完成了学校数据模型.在本教程中你将

简介: 最近在写MapReduce程序处理日志时,需要解析JSON配置文件,简化Java程序和处理逻辑.但是Hadoop本身似乎没有内置对JSON文件的解析功能,我们不得不求助于第三方JSON工具包.这里选择json-simple实现我们的功能. 在Hadoop上执行Java程序的命令如下所示: [hadoop@localhost]$ hadoop jar my-mapreduce.jar my-mapreduce.jar是我们进行日志处理的MapReduce程序.现在假定我们需要在其中处理JS

1.写hadoop的map-reduce程序之前所必须知道的基础知识: 1)hadoop map-reduce的自带的数据类型: Hadoop提供了如下内容的数据类型,这些数据类型都实现了WritableComparable接口,以便用这些类型定义的数据可以被序列化进行网络传输和文件存储,以及进行大小比较.(如果是自定义的key,value的数据类型,必须也要写其大小比较的方法) BooleanWritable:标准布尔型数值 ByteWritable:单字节数值 DoubleWritable:

1.Mapreduce程序需要打包作为作业提交到Hadoop集群环境运行,但是程序中有相关的依赖包,如果没有一起打包,会出现xxxxClass Not Found . 2.在pom.xml文件<dependencies>标签同级目录添加<build>标签. <!-- 将依赖lib包导出 --> <build> <plugins> <!-- 设置源文件编码方式 --> <plugin> <groupId>org.

1.Hadoop从头说 1.1 Google是一家做搜索的公司 做搜索是技术难度很高的活.首先要存储很多的数据,要把全球的大部分网页都抓下来,可想而知存储量有多大.然后,要能快速检索网页,用户输入几个关键词找资料,越快越好,最好在一秒之内出结果.如果全球每秒有上亿个用户在检索,只有一两秒的检索时间,要在全球的网页里找到最合适的检索结果,难度很大. Google用三个最重要的核心技术解决上述问题,它们分别是GFS,MapReduce和BigTable.Google发表了它们的设计论文,但没有将它们

转自:使用Python实现Hadoop MapReduce程序 英文原文:Writing an Hadoop MapReduce Program in Python 根据上面两篇文章,下面是我在自己的ubuntu上的运行过程.文字基本采用博文使用Python实现Hadoop MapReduce程序,  打字很浪费时间滴. 在这个实例中,我将会向大家介绍如何使用Python 为 Hadoop编写一个简单的MapReduce程序. 尽管Hadoop 框架是使用Java编写的但是我们仍然需要使用像C+

用PHP编写Hadoop的MapReduce程序     Hadoop流 虽然Hadoop是用Java写的,但是Hadoop提供了Hadoop流,Hadoop流提供一个API, 允许用户使用任何语言编写map函数和reduce函数.Hadoop流动关键是,它使用UNIX标准流作为程序与Hadoop之间的接口.因此,任何程序只要可以从标准输入流中读取数据,并且可以把数据写入标准输出流中,那么就可以通过Hadoop流使用任何语言编写MapReduce程序的map函数和reduce函数.例如:bin/

为ASP.NET MVC应用程序读取相关数据 2014-05-08 18:24 by Bce, 299 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 这是微软官方教程Getting Started with Entity Framework 6 Code First using MVC 5 系列的翻译,这里是第六篇:为ASP.NET MVC应用程序读取相关数据 原文:Reading Related Data with the Entity Framework in an ASP.NET MVC Applic

前言 刚才发生了悲伤的一幕,本来这篇博客马上就要写好的,花了我一晚上的时间.但是刚才电脑没有插电源就没有了.很难受!想哭,但是没有办法继续站起来. 前面的一篇博文中介绍了什么是MapReduce,这一篇给大家详细的分享一下MapReduce的运行原理. 一.写一个MapReduce程序例子 1.1.数据准备 准备要处理的数据(假定数据已经存放在hdfs的/data目录下) $> hdfs dfs -ls /data 看到测试数据目录.天气数据目录/data/weather,专利数据目录/data

上一篇我们学习了MapReduce的原理,今天我们使用代码来加深对MapReduce原理的理解. wordcount是Hadoop入门的经典例子,我们也不能免俗,也使用这个例子作为学习Hadoop的第一个程序.本文将介绍使用java和python编写第一个MapReduce程序. 本文使用Idea2018开发工具开发第一个Hadoop程序.使用的编程语言是Java. 打开idea,新建一个工程,如下图所示: 在弹出新建工程的界面选择Java,接着选择SDK,一般默认即可,点击“Next”按钮,如

使用Eclipse编译运行MapReduce程序 Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS  2014-10-10 (updated: 2016-05-22) 64246 153 本教程介绍的是如何在 Ubuntu/CentOS 中使用 Eclipse 来开发 MapReduce 程序,在 Hadoop 2.6.0 下验证通过.虽然我们可以使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序,但毕竟编写代码不方便.使用 Eclipse,我们可以直接对 HDFS 中的文件进行操作,可以直接

1.概述 最近有同学反应,如何在配置了HA的Hadoop平台运行MapReduce程序呢?对于刚步入Hadoop行业的同学,这个疑问却是会存在,其实仔细想想,如果你之前的语言功底不错的,应该会想到自动重连,自动重连也可以帮我我们解决运行MapReduce程序的问题.然后,今天我赘述的是利用Hadoop的Java API 来实现. 2.介绍 下面直接附上代码,代码中我都有注释. 2.1Java操作HDFS HA的API 代码如下: /** * */ package cn.hdfs.mr.examp

这是参照<机器学习实战>中第15章“大数据与MapReduce”的内容,因为作者写作时hadoop版本和现在的版本相差很大,所以在Hadoop上运行python写的MapReduce程序时出现了很多问题,因此希望能够分享一些过程中的经验,但愿大家能够避开同样的坑.文章内容分为以下几个部分:(本文的代码和用到的数据集可以在这里下载) 1.代码分析 2.运行步骤 3.问题解决 1.代码分析 问题描述:在一个海量数据上分布式计算均值和方差的MapReduce作业. 设有一组数字,这组数字的均值和方差

使用python语言进行MapReduce程序开发主要分为两个步骤,一是编写程序,二是用Hadoop Streaming命令提交任务. 还是以词频统计为例 一.程序开发1.Mapper for line in sys.stdin: filelds = line.strip.split(' ') for item in fileds: ' 2.Reducer import sys result={} for line in sys.stdin: kvs = line.strip().split('

Java版本程序开发过程主要包含三个步骤,一是map.reduce程序开发:第二是将程序编译成JAR包:第三使用Hadoop jar命令进行任务提交. 下面拿一个具体的例子进行说明,一个简单的词频统计,输入数据是一个单词文本,输出每个单词的出现个数. 一.MapReduce程序 标准的MapReduce程序包含一个Mapper函数.一个Reducer函数和一个main函数 1.主程序 package hadoop; import org.apache.hadoop.conf.Configurat

原文:http://xiaoxia.org/2011/12/18/map-reduce-program-of-rmm-word-count-on-hadoop/ 在Hadoop上运行基于RMM中文分词算法的MapReduce程序 23条回复 我知道这个文章标题很“学术”化,很俗,让人看起来是一篇很牛B或者很装逼的论文!其实不然,只是一份普通的实验报告,同时本文也不对RMM中文分词算法进行研究.这个实验报告是我做高性能计算课程的实验里提交的.所以,下面的内容是从我的实验报告里摘录出来的,当作是我学

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 l 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群

从进入系统学习到现在,貌似我们还没有真正开始动手写程序,估计有些立志成为Hadoop攻城狮的小伙伴们已经有些急了.环境已经搭好,小讲也有些按捺不住了.今天,小讲就和大家一起来动手编写我们的第一个MapReduce程序. 小讲曾说过,写Hadoop程序,核心就是Mapper类,Reudcer类,run()方法,很多时候照葫芦画瓢就行了,今天我们就照Hadoop程序基础模板这个葫芦来“画个瓢” —— 写个MapReduce程序. Hadoop程序模板(葫芦) 数据源:来自美国成百上千个气象站的气象数