While in the SQL-world is very easy combining two or more datasets - we just need to use the JOIN keyword - with MapReduce things becomes a little harder. Let's get into it. Suppose we have two distinct datasets, one for users of a forum and the othe

MongoDb 用 mapreduce 统计留存率(金庆的专栏)留存的定义采用的是新增账号第X日:某日新增的账号中,在新增日后第X日有登录行为记为留存 输出如下:(类同友盟的留存率显示)留存用户注册时间    新增用户  留存率                      1天后   2天后   3天后   4天后   5天后  6天后  7天后  14天后  30天后2015-09-17  2300      20.7 %  15.6 %  13 %    11.3 %  9.9 %      

Hadoop基础-Map端链式编程之MapReduce统计TopN示例 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. 一.项目需求 对“temp.txt”中的数据进行分析,统计出各个年份(第15~19列)总排行前十的最高气温(第87~92列),由于博客园无法上传大文件的文本,因此我把该文本的内容放在博客园的另一个链接了(需要的戳我).,如果网页打不开的话也就可以去百度云盘里下载副本,链接:链接:https://pan.baidu.com/s/12aZFcO2XoegUGMAb

原推送引用:https://mp.weixin.qq.com/s/3qQqN6qzQ3a8_Au2qfZnVg 版权归原作者所有,如有侵权请及时联系本人,见谅! 原文采用Excel进行统计数据,这里采用刚学习的工具进行练习. import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hado

示例 数据: -- :: 34c -- :: 36c -- :: 32c -- :: 37c -- :: 23c -- :: 45c -- :: 50c -- :: 33c -- :: 41c -- :: 27c -- :: 45c -- :: 46c -- :: 47c 要求: 将每年每月中的气温排名前三的数据找出来 实现: 1.每一年用一个reduce任务处理; 2.创建自定义数据类型,存储 [年-月-日-温度]; 2.自己实现排序函数 根据 [年-月-温度] 降序排列,也可以在定义数据类型

现有某电商网站用户对商品的收藏数据,记录了用户收藏的商品id以及收藏日期,名为buyer_favorite1. buyer_favorite1包含:买家id,商品id,收藏日期这三个字段,数据以“\t”分割,样本数据及格式如下: 买家id   商品id    收藏日期         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::    

1. 题目: 一个文本文件中每一行中有一个URL,最多一万行,统计每一个URL的次数,输出到另外一个文件中,每一行前面是URL,后面是个数. 2.代码: package test; import java.io.*; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class FileOperate { public static void readMethod2() throws IOException { String fileN

php引用,在wordpress主题中 $getroot=$_SERVER['DOCUMENT_ROOT']; require_once("$getroot/countstart.php"); 1 function getIpAddress() { // 取得当前用户的IP地址 2 $ip = '127.0.0.1'; 3 if(isset($_SERVER)){ 4 if(isset($_SERVER["HTTP_X_FORWARDED_FOR"])){ 5 $i

#!bin/bash#功能:统计 1:30 到 4:30 所有访问 apache 服务器的请求有多少个#作者:liusingbon#awk 使用-F 选项指定文件内容的分隔符是/或者:#条件判断$7:$8 大于等于 13:30,并且要求,$7:$8 小于等于 14:30#最后使用 wc -l 统计这样的数据有多少行,即多少个awk -F "[ /:]" '$7":"$8>="1:30" && $7":"$

1.原始数据 2.使用java程序 1)新建项目 2)导包 hadoop-2.7.3\share\hadoop\mapreduce +hsfs的那些包 +common 3.写项目 1)实体类 注:属性直接定义为String和 Long定义更方便 package com.zy.flow; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.

Nginx 三种分配策略:轮询.权重.ip_hash(比如你登录了一个网站,登录信息已经保存到 a 机器,但当你做后续操作时的请求会到 b 机器,那么就获取不到你原来登录的信息,此时你就需要重新登录了.这样的情况是用户肯定不能接受的,ip_hash 模式就可以很好地解决这个问题,让每次访问能基于同一用户访问固定的服务器.) nginx日志存放路径:nginx.conf awk 常用参数是 -F 指定分隔符. sed 常用的参数有: a 表示新增: i 表示插入: c 表示取代: d 表示删除.

源代码: WordCountMapper.java: package cn.idcast.mapreduce; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; /* 四个泛型解释: KEYIN:k1的类型 VALUEIN:v1的类型 KEYOUT:k2的

1.百度.谷歌统计配置 百度统计配置 申请账号:https://tongji.baidu.com/web/welcome/login 在代码获取的地方只要填入key即可 注册的时候,填的域名和url,我选的都是https://saucxs.github.io/ 在yilia主题下文件里themes\yilia文件夹下的_config.yml)找到这个baidu_analytics # Miscellaneous baidu_analytics: 'ace6dXXXXXXXXXXfbc' goog

在平时的运维工作中,我们运维人员需要清楚自己网站每天的总访问量.总带宽.ip统计和url统计等.虽然网站已经在服务商那里做了CDN加速,所以网站流量压力都在前方CDN层了像每日PV,带宽,ip统计等数据也都可以在他们后台里查看到的. ======================================================================通过下面的方法,可以快速根据子网掩码算出它的掩码位: 子网掩码 掩码位 255.255.255.0 24位 (最后一个数是0,

指定时间段增量统计nginx日志不同接口的访问量: #!/bin/bash#此脚本用于统计nginx日志当前时间15分钟之内不同接口(URL)的访问量统计LOG=/usr/local/nginx/logs/interface.access.logTMP=/tmp/url.tmpURLSTATS=/var/log/interface_urlstats.logRECEIVERS="test1@test.com test2@test.com"#删除临时统计文件[ -f $TMP ] &

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需求:统计当天的访问量,每五分钟采集一次 表结构中有日期字段,类型TIMESTAMP 如果,统计是采用每秒/分钟/小时/天/周/月/年,都非常容易实现,只要to_char日期字段然后group by分组即可 但是:如果是X秒/分钟/小时/天/周/月/年 and X>1,就需要变通实现,方法如下: 方案一:临时表/临时存储 统计每5分钟的访问量,存入临时表或者临时存储(比如excel) 循环当天整个时间段 然后对临时表/临时存储的数据做排序 方案二:伪列的SQL查询(数据量小于<1亿数据量,且时

tcpdump统计http请求并导出URL文本 tcpdump tcpdump是一个用于截取网络分组,并输出分组内容的工具.凭借强大的功能和灵活的截取策略,使其成为类UNIX系统下用于网络分析和问题排查的首选工具 tcpdump 支持针对网络层.协议.主机.网络或端口的过滤,并提供and.or.not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息 语法 tcpdump [ -DenNqvX ] [ -c count ] [ -F file ] [ -i interface ] [ -r file ] [ -s

统计apache日志文件里访问量前十的ip并按从多到少排列 五月 31, 2012 by FandLR   Filed under Linux Leave a comment 解法1: cat access_log | awk  '{print $1}' | sort | uniq -c | sort -n -r | head -10 解法2:cat access_log | awk -F "- -" '{print $1}' | sort -t . | uniq -c | sort

(只有文字没有图,图请参考http://research.google.com/archive/mapreduce.html) MapReduce: 一种简化的大规模集群数据处理法 翻译:风里来雨里去 原文:MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 作者:JeffreyDean and Sanjay Ghemawat 转载请保留以上信息 摘要 MapReduct是一个用于处理与生成大型数据集的编程模型及相关实现.用户分别指定一

其实在大部分互联网web产品中,我们通常会用百度统计或者谷歌统计分析系统,通过在程序中引入特定的JS脚本,然后便可以在这些统计系统中看到自己网站页面具体的访问情况.但是有些时候,由于一些特殊情况,我们需要自己来设计统计系统.由于前段时间公司的业务需求,我也是自己尝试了下,本文提供的是一个基本思路,统计系统也比较简单.   几个基本统计需求: 1.统计web每个页面用户访问量 2.统计用户访问者的和IP地址信息 3.页面之间的跳转情况 4.访问高峰时间段   服务器结构: 数据库表设计: