1. 自定义GroupingComparator 1.1.需求:有如下订单 现在需要求出每一个订单中成交金额最大的一笔交易 1.2.分析: 1.利用“订单id和成交金额”Bean作为key,可以将map阶段读取到的所有订单数据按照id分区,按照金额排序, 发送到reduce 2.在reduce端利用GroupingComparator将订单id相同的kv聚合成组,然后取第一个即是最大值 定义订单信息bean,实现CompareTo()方法用于排序 package cn.bigdata.hdfs.

程序执行流程如下: map()-->getPartition()分区--->write()(序列化,每一行都顺序执行这三个方法)--->readFields()---->compareTo()排序---->readFields()--->分组compare--->reduce() 对于每一行的内容,依次执行map()-->getPartition()---->write()(序列化,会在指定的输出目录下生成temporary目录),全部序列化完成之后执

a.txt.b.txt文件如下: a.txt hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop b.txt如下: java java java

什么是Map-Reduce呢? Map指的是一个形如下面定义的函数. def Map(k, v): //return [(k1, v1), (k2, v2), (k3, v3), ...] pass 它接受一个key和一个value,返回一组所谓的中间值.注意,返回的不是一个dict,所以k1可能等于k2. Reduce指的是一个形如下面定义的函数. def Reduce(k, [v1, v2, v3, ....])://return v pass 它接受一个key和该key对应的所有在Map函

今天上课的时候进行了一个mapreduce的实验,但是由于课下对于mapreduce还有hive的理解不够透彻,因此导致了课上没能完成这次实验. 关于本次课堂上的实验的内容大致为: 1.对一个70k的文本进行简单地清洗,这个部分实验过程中,主要花费的实验的时间在于解决java和hive之间的连接问题,主要原因还是在于课下在linux上仅仅只安装了hive之后没有在windows上进行连接上的测试.不过经过了不断的尝试最终还是能连接上. 2.对这个70k的文件进行3部分简单的数据处理之后,把得到的

首先要说明的是,关于老师给的实验要求,我在网上看到了原文,原文地址:https://blog.csdn.net/qq_41035588/article/details/90514824,有兴趣的同学可以去看一下.本篇博客是在此基础上进行的重写. 刚刚按照老师给的实验要求完成了一次关于MapReduce的实验,说是完成,其实也就是按照老师给的程序教程去配置关于MapReduce的一些环境,学习一些关于MapReduce的基本操作,并且学会搭建和运行MapReduce程序.现在将实验内容和代码按照要

文章为作者原创,未经许可,禁止转载.    -Sun Yat-sen University 冯兴伟 一.    项目简介: 电子商务的发展以及电商平台的多样化,类似于京东和天猫这种拥有过亿用户的在线购物网站,每天要处理的订单数堪称海量,更别提最近的双十一购物节,如此海量的订单数据阿里巴巴和京东是如何准确将用户信息和其订单匹配并配货的呢?答案是数据连接匹配.我的云计算项目idea也是来源于此.我们在做数据分析时常要连接从不同的数据源中获取到的数据,单机模式下的关系型数据库中我们会遇到这问题,同样在

实验指导: 6.1 实验目的基于MapReduce思想,编写SecondarySort程序. 6.2 实验要求要能理解MapReduce编程思想,会编写MapReduce版本二次排序程序,然后将其执行并分析执行过程. 6.3 实验原理MR默认会对键进行排序,然而有的时候我们也有对值进行排序的需求.满足这种需求一是可以在reduce阶段排序收集过来的values,但是,如果有数量巨大的values可能就会导致内存溢出等问题,这就是二次排序应用的场景——将对值的排序也安排到MR计算过程之中,而不是单

案例三: 统计共同好友 任务需求: 如下的文本, A:B,C,D,F,E,OB:A,C,E,KC:F,A,D,ID:A,E,F,LE:B,C,D,M,LF:A,B,C,D,E,O,MG:A,C,D,E,FH:A,C,D,E,OI:A,OJ:B,OK:A,C,DL:D,E,FM:E,F,GO: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是谁 b -ac -ad -aa -b c -b b -e b -j 解题思路: 写两个mapreduce 第一个MR输出结果如:b -> a

      实验目的1.准确理解Mapreduce的设计原理2.熟练掌握WordCount程序代码编写3.学会自己编写WordCount程序进行词频统计实验原理MapReduce采用的是“分而治之”的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个从节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单来说,MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总“.1.MapReduce的工作原理在分布式计算中,MapReduce框架负责处理了并行编程里分布式存储.工作调度,负载均衡

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 10181   1000481   2010-04-04 16:54:31 20001   1001597   2010-04-07 15:07:52 20001   1001560   2010-04-07 15:08:27 2

日期:2019.10.30 博客期:114 星期三 实验6:Mapreduce实例——WordCount   实验说明: 1.          本次实验是第六次上机,属于验证性实验.实验报告上交截止日期为2018年11月16日上午12点之前. 2.          实验报告命名为:信1605-1班学号姓名实验六.doc. 实验目的 1.准确理解Mapreduce的设计原理 2.熟练掌握WordCount程序代码编写 3.学会自己编写WordCount程序进行词频统计 实验原理 MapRedu

1.虚拟机集群搭建部署hadoop 利用VMware.centOS-7.Xshell(secureCrt)等软件搭建集群部署hadoop 远程连接工具使用Xshell: HDFS文件操作 2.1 HDFS接口编程 调用HDFS文件接口实现对分布式文件系统中文件的访问,如创建.修改.删除等 三.MAPREDUCE并行程序开发 求每年最高气温 本实验是编写完成相关代码后,将该项目打包成jar包,上传至centos后利用hadoop命令进行运行. import java.io.IOException;

1.确定Hadoop处于启动状态 [root@neusoft-master ~]# jps 23763 Jps3220 SecondaryNameNode3374 ResourceManager2935 NameNode3471 NodeManager3030 DataNode 2. 在/usr/local/filecotent下新建hellodemo文件,并写入以下内容,以\t(tab键隔开) [root@neusoft-master filecontent]# vi hellodemohel

今天我们课上做了一个关于数据清洗的实验,具体实验内容如下: 1.数据清洗:按照进行数据清洗,并将清洗后的数据导入hive数据库中: 2.数据处理: ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 (video/article) ·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 (ip) ·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 (traffic) 3.数据可视化:将统计结果倒入MySql数据库中,通过图形化展示的方式展现出来. 本次主要是因为自己尚未掌握Hive的操作,之后得以请教本宿舍的大佬将hive 配

代码: public class WordCount { public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { Job job = Job.getInstance(); job.setJobName("WordCount"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperCla

一 MapReduce入门 1.1 MapReduce定义 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架: Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上. 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1)MapReduce 易于编程.它简单的实现一些接口,就可以完成一个分布式程序,这个分布式程序可以分布到大量廉价的 PC 机器运行.也就是说你写

文章目录 一 MapReduce概念 1.1 为什么要MapReduce 1.2 MapReduce核心思想 1.3 MapReduce进程 1.4 MapReduce编程规范(八股文) 1.5 MapReduce程序运行流程分析 二 MapReduce理论篇 2.1 Writable序列化 2.1.1 常用数据序列化类型 2.1.2 自定义bean对象实现序列化接口 2.2 InputFormat数据切片机制 2.2.1 FileInputFormat切片机制 2.2.2 CombineTex

第1章 MapReduce概述 1.1 MapReduce定义 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1.2.2 缺点 1.3 MapReduce核心思想 MapReduce核心编程思想,如图4-1所示. 图4-1 MapReduce核心编程思想 1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段. 2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干. 3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出. 4

目前CSDN,博客园,简书同步发表中,更多精彩欢迎访问我的gitee pages 目录 MapReduce精通(二) MapReduce框架原理 MapReduce工作流程 InputFormat数据输入 切片与MapTask并行度决定机制 Job提交流程源码和切片源码详解 FileInputFormat切片机制 CombineTextInputFormat切片机制 CombineTextInputFormat案例实操 FileInputFormat实现类 KeyValueTextInputFo

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第七章:失败更快:爆发测试与实验的能量 欢迎来到实验和测试这个棒极了的世界! 如果Web拥有一个超越所有其他渠道的巨大优势,它就是你的实验和失败能以非常低的成本进行的能力. 您可以根据自己的直觉回答关于网站的,产品或运输的成本或者目标网页的布局的问题,也可以借助快速的实验解答它们,在您的网站上实时运行然后客户可以帮助您选择优胜者.实验是快速的,廉价的并且可扩展的.所以不要去猜测; 学着更快地失败. 章节内容 一  测试选项的