有很长一段时间没更新博客了,因为最近都比较忙,今天算是有点空闲吧.本文主要是介绍MapReduce在MongoDB上的使用,它与sql的分组.聚集类似,也是先map分组,再用reduce统计,最后还可选性地使用finalize调整最终结果.好了,来介绍下我所使用版本是MongoDB2.4.5,然后我还使用了MongoVUE(一款非常不错的图形化mongodb管理工具)帮助我协同操作. 1.原始数据,待使用的Collection中有三条doc: 而且它们的数据格式为:   可能很多人并不注意mon

input { file { path => "c:\aa.json" start_position => "beginning" #sincedb_path => "NUL" codec => json { charset => "UTF-8" } } } filter { json{ source => "message" } #custom fields ruby

聚合语句-比较集合内两字段大小 db.test.aggregate([ {$match:{"offlineTime":{$gt:ISODate("2016-09-13T01:54:55Z"), "$lt":ISODate("2016-09-13T10:05:55Z")},"logType":"off"}}, {$project:{updateTime:1,offlineTime:1,of

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

继上篇了解了使用MapReduce计算平均数以及去重后,我们再来一探MapReduce在排序以及单表关联上的处理方法.在MapReduce系列的第一篇就有说过,MapReduce不仅是一种分布式的计算方法,更是一种解决问题的新思维.新思路.将原先看似可以一条龙似的处理一刀切成两端,一端是Map.一端是Reduce,Map负责分,Reduce负责合. 1.MapReduce排序 问题模型: 给出多个数据文件输入如: sortfile1.txt 11 13 15 17 19 21 23 25 27

MapReduce过程解析 一.客户端 Map-Reduce的过程首先是由客户端提交一个任务开始的. public static RunningJob runJob(JobConf job) throws IOException { //首先生成一个JobClient对象 JobClient jc = new JobClient(job); -- //调用submitJob来提交一个任务 running = jc.submitJob(job); JobID jobId = running.get

一.客户端 Map-Reduce的过程首先是由客户端提交一个任务开始的. 提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的: public static RunningJob runJob(JobConf job) throws IOException { //首先生成一个JobClient对象 JobClient jc = new JobClient(job); …… //调用submitJob来提交一个任务 running = jc.submitJob(jo

MapReduce简介 在Hadoop MapReduce中,框架会确保reduce收到的输入数据是根据key排序过的.数据从Mapper输出到Reducer接收,是一个很复杂的过程,框架处理了所有问题,并提供了很多配置项及扩展点.一个MapReduce的大致数据流如下图: 更详细的MapReduce介绍参考Hadoop MapReduce原理与实例. Mapper的输出排序.然后传送到Reducer的过程,称为shuffle.本文详细地解析shuffle过程,深入理解这个过程对于MapRedu

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

一.MongoDB Map Reduce Map-Reduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活,对于大规模数据分析也相当实用. 基本语法: db.collection.mapReduce( function() {emit(key,value);}, //map 函数 function(key,values) {return reduceFunction}, //re

0. 说明 部分排序 && 全排序 && 采样 && 二次排序 1. 介绍 sort 是根据 Key 进行排序 [部分排序] 在每个分区中,分别进行排序,默认排序即部分排序 [全排序] 在所有的分区中,整体有序 实现全排序的方案: 1. 使用一个 reduce 2. 自定义分区函数 3. 采样 [3.1 随机采样] 对于纯文本数据支持不友好 0. 纯文本建议使用 KeyValueTextInputFormat 1. 设置分区类 TotalOrderParti

MapReduce(二) mapreduce 将Text转化为对象进行处理数据. 根据一来说,将date,classname,name,subject,score变为对象属性 我的数据是:是有重复的. package com.huhu.day02; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.WritableComparab

MapReduce编程刨析: Map map函数是对一些独立元素组成的概念列表(如单词计数中每行数据形成的列表)的每一个元素进行指定的操作(如把每行数据拆分成不同单词,并把每个单词计数为1),用户可以自定义一个把数据拆分成不同单词并把单词计数为1的映射map函数),事实上每个元素都是被独立操作的,而原始列表没有被修改,因为这里创建了一个新的列表来保存新的答案. public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> { //设定Context

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

Hadoop基础-MapReduce的排序 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.MapReduce的排序分类 1>.部分排序 部分排序是对单个分区进行排序,举个简单的例子,第一个分区中的数据为1,3,5:而第二个分区为2,4,这两个分区的值看起来是没有连续性的,但是每个分区中的数据又是排序的!下面是我画的一个草图: 2>.全排序 全排序是对所有分区中的数据均排序,比如第一个分区的值为1,2,3,而第二个分区为4,5 很显然2个分区是经过排序的,可以明显的看清楚

清明刚过,该来学习点新的知识点了. 上次说到关于MapReduce对于文本中词频的统计使用WordCount.如果还有同学不熟悉的可以参考博文大数据系列之分布式计算批处理引擎MapReduce实践. 博文发表后很多同学私下反映对于MapReduce的处理原理没有了解到.在这篇博文中楼主与大家交流下MapReduce的数据处理原理及MR中各角色的职责. 文末还有示例代码讲解.. 1.MapReduce中的数据流动 最简单的过程: map - reduce 定制了partitioner以将map的结

MapReduce编程基础 1. WordCount示例及MapReduce程序框架 2.  MapReduce程序执行流程 3.  深入学习MapReduce编程(1) 4. 参考资料及代码下载 <1>. WordCount示例及MapReduce程序框架  首先通过一个简单的程序来实际运行一个MapReduce程序,然后通过这个程序我们来哦那个结一下MapReduce编程模型. 下载源程序:/Files/xuqiang/WordCount.rar,将该程序打包成wordcount.jar下

主要内容: mapreduce编程模型再解释: ob提交方式: windows->yarn windows->local : linux->local linux->yarn: 本地运行debug调试观察 mapreduce体系很庞大,我们需要一条合适的线,来慢慢的去理解和学习. 1.mapreduce编程模型和mapreduce模型实现程序之间的关系 1.1.mapreduce的编程模型 对mapreduce的总结: 如果只考虑数据处理的逻辑,撇开分布式的概念,其实mapredu

一.客户端 Map-Reduce的过程首先是由客户端提交一个任务开始的. 提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的: public static RunningJob runJob(JobConf job) throws IOException {   //首先生成一个JobClient对象 JobClient jc = new JobClient(job); ……   //调用submitJob来提交一个任务 running = jc.submitJo

一.客户端 Map-Reduce的过程首先是由客户端提交一个任务开始的. 提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的: public static RunningJob runJob(JobConf job) throws IOException {   //首先生成一个JobClient对象 JobClient jc = new JobClient(job); ……   //调用submitJob来提交一个任务 running = jc.submitJo

一 介绍 Reduce Join其主要思想如下: 在map阶段,map函数同时读取两个文件File1和File2,为了区分两种来源的key/value数据对,对每条数据打一个标签(tag), 比如:tag=0表示来自文件File1,tag=2表示来自文件File2.即:map阶段的主要任务是对不同文件中的数据打标签.在reduce阶段,reduce函数获取key相同的来自File1和File2文件的value list, 然后对于同一个key,对File1和File2中的数据进行join(笛卡尔