Hadoop 电话通信清单
一、实例要求
现有一批电话通信清单,记录了用户A拨打某些特殊号码(如120,10086,13800138000等)的记录。需要做一个统计结果,记录拨打给用户B的所有用户A。
二、测试样例
样例输入:
file.txt:
13599999999 10086
13899999999 120
13944444444 1380013800
13722222222 1380013800
18800000000 120
13722222222 10086
18944444444 10086
样例输出:
三、算法思路
源文件——》Mapper(分隔原始数据,以被叫作为key,以主叫作为value)——》Reducer(把拥有相同被叫的主叫号码用|分隔汇总)——》输出到HDFS
四、程序代码
程序代码如下:
import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class Tel { public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value,Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// super.map(key, value, context);
String line = value.toString();
Text word = new Text();
String [] lineSplite = line.split(" ");
String anum = lineSplite[0];
String bnum = lineSplite[1];
context.write(new Text(bnum), new Text(anum));
}
} public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values,Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// super.reduce(arg0, arg1, arg2);
String valueString;
String out ="";
for(Text value: values){
valueString=value.toString();
out += valueString+"|";
}
context.write(key, new Text(out));
}
} public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf,args).getRemainingArgs();
if(otherArgs.length!=2){
System.out.println("Usage:wordcount <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf,"Tel");
job.setJarByClass(Tel.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.waitForCompletion(true);
} }
Hadoop 电话通信清单的更多相关文章
- 想从事分布式系统,计算,hadoop等方面,需要哪些基础,推荐哪些书籍?--转自知乎
作者:廖君链接:https://www.zhihu.com/question/19868791/answer/88873783来源:知乎 分布式系统(Distributed System)资料 < ...
- 从事分布式系统,计算,hadoop
作者:廖君链接:https://www.zhihu.com/question/19868791/answer/88873783来源:知乎 分布式系统(Distributed System)资料 < ...
- mapreduce编程练习(二)倒排索引 Combiner的使用以及练习
问题一:请使用利用Combiner的方式:根据图示内容编写maprdeuce程序 示例程序 package com.greate.learn; import java.io.IOException; ...
- 分布式系统(Distributed System)资料
这个资料关于分布式系统资料,作者写的太好了.拿过来以备用 网址:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 希望转载的朋友,你可以不用联系我.但 ...
- [Hadoop in Action] 第7章 细则手册
向任务传递定制参数 获取任务待定的信息 生成多个输出 与关系数据库交互 让输出做全局排序 1.向任务传递作业定制的参数 在编写Mapper和Reducer时,通常会想让一些地方可以配 ...
- [Hadoop in Action] 第6章 编程实践
Hadoop程序开发的独门绝技 在本地,伪分布和全分布模式下调试程序 程序输出的完整性检查和回归测试 日志和监控 性能调优 1.开发MapReduce程序 [本地模式] 本地模式 ...
- [Hadoop in Action] 第5章 高阶MapReduce
链接多个MapReduce作业 执行多个数据集的联结 生成Bloom filter 1.链接MapReduce作业 [顺序链接MapReduce作业] mapreduce-1 | mapr ...
- [Hadoop in Action] 第4章 编写MapReduce基础程序
基于hadoop的专利数据处理示例 MapReduce程序框架 用于计数统计的MapReduce基础程序 支持用脚本语言编写MapReduce程序的hadoop流式API 用于提升性能的Combine ...
- [hadoop in Action] 第3章 Hadoop组件
管理HDFS中的文件 分析MapReduce框架中的组件 读写输入输出数据 1.HDFS文件操作 [命令行方式] Hadoop的文件命令采取的形式为: hadoop fs -cmd < ...
随机推荐
- Mariadb主从复制
前戏: mysql的基本命令复习 .启动mysql systemctl start mariadb .linux客户端连接自己 mysql -uroot -p -h 127.0.0.1 .远程链接my ...
- Flask-WTForms 简单使用
安装 wtforms 2.2.1 直接上代码: app.py 文件: from flask import Flask, render_template, request from wtforms im ...
- 泛型List去除重复指定字段
泛型List去除重复指定字段ID var list=listTemp.Distinct(new IDComparer ()).ToList(); 重写比较的方法: public class IDCom ...
- Solidity知识点集 — 溢出和下溢
合约安全增强: 溢出和下溢 什么是 溢出 (overflow)? 假设我们有一个 uint8, 只能存储8 bit数据.这意味着我们能存储的最大数字就是二进制 11111111 (或者说十进制的 2^ ...
- MySQL 导入导出数据
导入数据 1. 使用 MySQl Workbench 界面操作 导入 csv JSON 格式文件 2 使用 load data 命令 load data 命令官网教程 https://dev.mysq ...
- laravel 默认所有请求带session解决办法
laravel app/Http/Kernel.php protected $middlewareGroups = [ 'web' => [ \App\Http\Middleware\Encr ...
- Java 初学UDP传输
不谈理论,先举简单例子. 发送端代码: public class UDPDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { ...
- python3 第二十九章 - 内置函数之tuple相关
Python元组包含了以下内置函数 序号 方法及描述 实例 1 len(tuple)计算元组元素个数. >>> tuple1 = ('Google', 'Baidu', 'Taoba ...
- C++动态库的几点认识
1.动态库也有lib文件,称为导入库,一般大小只有几k: 2.动态库有静态调用和动态调用两种方式: 静态调用:使用.h和.lib文件 动态调用: 先LoadLibrary,再GetProcAddres ...
- 【翻译】Flume 1.8.0 User Guide(用户指南)
翻译自官网flume1.8用户指南,原文地址:Flume 1.8.0 User Guide 篇幅限制,分为以下5篇: [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) [翻译]Flum ...