MapReduce Hadoop中将数据切分成块存在HDFS不同的DataNode中,如果想汇总,按照常规想法就是,移动数据到统计程序:先把数据读取到一个程序中,再进行汇总. 但是HDFS存的数据量非常大时,对汇总程序所在的服务器将产生巨大压力,并且网络IO也十分消耗资源. 为了解决这种问题,MapReduce提出一种想法:将统计程序移动到DataNode,每台DataNode(就近)统计完再汇总,充分利用DataNode的计算资源.YARN的调度决定了MapReduce程序所在的Node. M

duang~好久没有更新博客啦,原因很简单,实习啦-好吧,我过来这边上班表示觉得自己简直弱爆了.第一周,配置环境:第二周,将数据可视化,包括学习了excel2013的一些高大上的技能,例如数据透视表和mappower绘制3d地图,当然本来打算是在tkinter里面运用matplotlib制作一个交互式的图表界面,然而,画出来的图简直不是excel2013能比的,由于对界面和matplotlib研究的也不是很深,短时间是没法研究出来,上周真是多灾多难:现在,第三周,开始接触hadoop,虽说大多数

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+

要点:#!/usr/bin/python 因为要发送到各个节点,所以py文件必须是可执行的. 1) 统计(所有日志)独立ip数目,即不同ip的总数 ####################本地测试############################ cat /home/hadoop/Sep-/*/* | python ipmappper.py | sort | python ipreducer.py 本地部分测试结果: 99.67.46.254 13 99.95.174.29 47 sum

1.概述 Hadoop Streaming提供了一个便于进行MapReduce编程的工具包,使用它可以基于一些可执行命令.脚本语言或其他编程语言来实现Mapper和 Reducer,从而充分利用Hadoop并行计算框架的优势和能力,来处理大数据.需要注意的是,Streaming方式是基于Unix系统的标准输入 输出来进行MapReduce Job的运行,它区别与Pipes的地方主要是通信协议,Pipes使用的是Socket通信,是对使用C++语言来实现MapReduce Job并通过Socket

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

我们知道,一个典型的Map-Reduce过程包 括:Input->Map->Partition->Reduce->Output. Partition负责把Map任务输出的中间结果 按key分发给不同的Reduce任务进行处理. Hadoop 提供了一个很有用的partitioner类KeyFieldBasedPartitioner,通过配置对应的參数就能够使用.通过 KeyFieldBasedPartitioner能够方便地实现二次排序.  用法:        -partitio

python with  hdfs hdfs 可以在 linux 本地操作 bin/hdfs dfs -ls /foo 但是这种只能在 命令行 操作. 通常我们需要在程序中实现远程操作,python 是可以的.需要用到一个模块 snakebite,目前仅支持 python2 snakebite 有两种方式远程操作 hdfs,一种是通过命令行,这里不做介绍,另一种是通过 python 脚本实现. 仅需两步:1. 连接 hdfs:2. 执行 各种命令,只是要注意,每条操作都返回一个 Iterator

import sys import tstree fname = 'high_freq_site.list' tree = tstree.TernarySearchTrie() tree.loadData(fname) token = '' counter = post = [] # url, count, posttime for line in sys.stdin: line = line.strip() arr = line.split() : continue #print arr nu

以前总是用java写一些MapReduce程序现举一个例子使用Python通过Hadoop Streaming来实现Mapreduce. 任务描述: HDFS上有两个目录/a和/b,里面数据均有3列,第一列都是id,第二列是各自的业务类型(这里假设/a对应a,/b对应b),第三列是一个json串.各举一例: /a的一行:1234567 a {"name":"jiufeng","age":"27","sex"

功能实现 功能:统计文本文件中所有单词出现的频率功能. 下面是要统计的文本文件 [/root/hadooptest/input.txt] foo foo quux labs foo bar quux abc bar see you by test welcome test abc labs foo me python hadoop ab ac bc bec python 编写Map代码 Map代码,它会从标准输入(stdin)读取数据,默认以空格分割单词,然后按行输出单词机器出现频率到标准输出(

Hadoop, Python, and NoSQL lead the pack for big data jobs   Rise in cloud-based analytics could increase demand for employees with more diversified skill sets The demand for job skills related to data processing -- NoSQL, Apache Hadoop, Python, and a

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写在前面 相关随笔: Hadoop-1.0.4集群搭建笔记 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(一) -- 原理介绍,样例程序与本地调试 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(三) -- 自定义功能 为了方便,这篇文章里的例子均为伪分布式运行,一般来说只要集群配置得当,在伪分布式下能够运行的程序,在真实集群上也不会有什么问题. 为了更好地模拟集群环境,我们可以在mapred-site.xml中增设reducer和mapper的最大

Spark-Eclipse开发环境WordCount 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 安装eclipse 解压eclipse-jee-mars-2-win32-x86_64.zip JavaWordcount 解压spark-2.0.0-bin-hadoop2.6.tgz 创建 Java Project-->Spark 将spark-2.0.0-bin-hadoop2.6下的jars里面的jar全部复制到Spark项目下的lib下 Add Build Path package com.

示例场景 日志说明 有两台Web服务器,日志文件存放在/usr/local/nginx/logs/目录,日志默认为nginx定义格式.如: 123.13.17.13 - - [25/Aug/2016:00:00:01 +0800] "GET /AppFiles/apk/studynet/icon_v120/apk_80111_1.jpg HTTP/1.1" 206 51934 "http://img.xxx.com:8080/AppFiles/apk/studynet/ico

使用Python实现Hadoop MapReduce程序 原文请参考: http://blog.csdn.net/zhaoyl03/article/details/8657031/ 下面只是将mapper.py和reducer.py在windows上运行了一遍,没有用Hadoop的环境去测试. 环境准备: Window 7 – 32 安装GunWin32,使得Linux命令可以在cmd上执行 安装IDLE (Python GUI),使得Python脚本可以执行 将Python的安装路径添加到wi

package com.uniclick.dapa.dstest; import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import

课程一.基于Linux操作系统平台下的Java语言开发(20课时)课程简介本套课程主要介绍了Linux系统下的Java环境搭建及最基础的Java语法知识.学习Linux操作系统下Java语言开发的好处 好处一:不再束缚在Windows操作系统下,开阔眼界.好处二:熟练Linux操作系统的指令,走出“指指点点”的开发,成为真正的代码程序员.好处三:增加自己的竞争实力,为自己应聘时加上浓浓的一笔.课程大纲第一讲 安装虚拟机以及Linux操作系统第二讲 Linux桌面系统第三讲 Linux文件和目录管

1.概述 Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具,它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer,例如: 采用shell脚本语言中的一些命令作为mapper和reducer(cat作为mapper,wc作为reducer) $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \ -input myInputDirs \ -output myOutputDir \ -mapp