数据 commonfriends.txt

A:B,C,D,F,E,O
B:A,C,E,K
C:F,A,D,I
D:A,E,F,L
E:B,C,D,M,L
F:A,B,C,D,E,O,M
G:A,C,D,E,F
H:A,C,D,E,O
I:A,O
J:B,O
K:A,C,D
L:D,E,F
M:E,F,G
O:A,H,I,J

pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.cyf</groupId>
<artifactId>MapReduceCases</artifactId>
<packaging>jar</packaging>
<version>1.0</version> <properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.6.4</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
<version>2.6.4</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>2.6.4</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
<version>2.6.4</version>
</dependency> <dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.1.40</version>
</dependency> <dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.36</version>
</dependency>
</dependencies> <build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<configuration>
<appendAssemblyId>false</appendAssemblyId>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
<archive>
<manifest>
<mainClass>cn.itcast.mapreduce.commonfriends.CommonFriendsStepOne</mainClass>
</manifest>
</archive>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>make-assembly</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>assembly</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build> </project>
CommonFriendsStepOne.java打包并上传
package cn.itcast.mapreduce.commonfriends;

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 cn.itcast.mapreduce.index.IndexStepTwo;
import cn.itcast.mapreduce.index.IndexStepTwo.IndexStepTwoMapper;
import cn.itcast.mapreduce.index.IndexStepTwo.IndexStepTwoReducer; public class CommonFriendsStepOne { public static class CommonFriendsStepOneMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { @Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString();
String[] splits = line.split(":");
String person = splits[0];
String[] friends = splits[1].split(","); for (String fString : friends) {
context.write(new Text(fString), new Text(person));
} }
} public static class CommonFriendsStepOneReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> { @Override
protected void reduce(Text friend, Iterable<Text> persons, Context context)
throws IOException, InterruptedException { StringBuffer sBuffer = new StringBuffer();
for (Text pText : persons) {
sBuffer.append(pText).append("-");
} context.write(friend, new Text(sBuffer.toString()));
}
} public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf); // job.setJarByClass(CommonFriendsStepOne.class);
//告诉框架,我们的程序所在jar包的位置
job.setJar("/root/CommonFriendsStepOne.jar");
//告诉程序,我们的程序所用的mapper类和reducer类是什么
job.setMapperClass(CommonFriendsStepOneMapper.class);
job.setReducerClass(CommonFriendsStepOneReducer.class); //告诉框架,我们程序输出的数据类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class); job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class); //告诉框架,我们要处理的数据文件在那个路劲下
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/commonfriends/input")); //告诉框架,我们的处理结果要输出到什么地方
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/commonfriends/output-1")); boolean res = job.waitForCompletion(true); System.exit(res ? 0 : 1);
} }

运行

hadoop jar CommonFriendsStepOne.jar cn.itcast.mapreduce.index.CommonFriendsStepOne

生成结果

CommonFriendsStepTwo.java
package cn.itcast.mapreduce.commonfriends;

import java.io.IOException;
import java.util.Arrays; 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; public class CommonFriendsStepTwo { /**
* A I-K-C-B-G-F-H-O-D-
* B A-F-J-E-
* C A-E-B-H-F-G-K-
*/
public static class CommonFriendsStepTwoMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString();
String[] splits = line.split("\t");
String friend = splits[0];
String[] persons = splits[1].split("-"); Arrays.sort(persons); for (int i = 0; i < persons.length - 1; i++) {
for (int j = i + 1; j < persons.length; j++) {
context.write(new Text(persons[i] + "-" + persons[j]), new Text(friend));
} } }
} public static class CommonFriendsStepTwoReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
@Override
protected void reduce(Text person_pair, Iterable<Text> friends, Context context)
throws IOException, InterruptedException { StringBuffer sBuffer = new StringBuffer();
for (Text fText : friends) {
sBuffer.append(fText).append(" ");
}
context.write(person_pair, new Text(sBuffer.toString()));
}
} public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf); // job.setJarByClass(CommonFriendsStepTwo.class);
//告诉框架,我们的程序所在jar包的位置
job.setJar("/root/CommonFriendsStepTwo.jar");
//告诉程序,我们的程序所用的mapper类和reducer类是什么
job.setMapperClass(CommonFriendsStepTwoMapper.class);
job.setReducerClass(CommonFriendsStepTwoReducer.class); //告诉框架,我们程序输出的数据类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class); job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class); //告诉框架,我们要处理的数据文件在那个路劲下
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/commonfriends/output-1")); //告诉框架,我们的处理结果要输出到什么地方
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/commonfriends/output-2")); boolean res = job.waitForCompletion(true); System.exit(res ? 0 : 1);
} }

修改pom.xml文件

打包并上传

运行

hadoop jar CommonFriendsStepTwo.jar cn.itcast.mapreduce.index.CommonFriendsStepTwo

运行结果

A-B    E C
A-C D F
A-D E F
A-E D B C
A-F O B C D E
A-G F E C D
A-H E C D O
A-I O
A-J O B
A-K D C
A-L F E D
A-M E F
B-C A
B-D A E
B-E C
B-F E A C
B-G C E A
B-H A E C
B-I A
B-K C A
B-L E
B-M E
B-O A
C-D A F
C-E D
C-F D A
C-G D F A
C-H D A
C-I A
C-K A D
C-L D F
C-M F
C-O I A
D-E L
D-F A E
D-G E A F
D-H A E
D-I A
D-K A
D-L E F
D-M F E
D-O A
E-F D M C B
E-G C D
E-H C D
E-J B
E-K C D
E-L D
F-G D C A E
F-H A D O E C
F-I O A
F-J B O
F-K D C A
F-L E D
F-M E
F-O A
G-H D C E A
G-I A
G-K D A C
G-L D F E
G-M E F
G-O A
H-I O A
H-J O
H-K A C D
H-L D E
H-M E
H-O A
I-J O
I-K A
I-O A
K-L D
K-O A
L-M E F
												

大数据学习——mapreduce共同好友的更多相关文章

  1. 大数据学习——mapreduce运营商日志增强

    需求 1.对原始json数据进行解析,变成普通文本数据 2.求出每个人评分最高的3部电影 3.求出被评分次数最多的3部电影 数据 https://pan.baidu.com/s/1gPsQXVYSQE ...

  2. 大数据学习——mapreduce案例join算法

    需求: 用mapreduce实现select order.orderid,order.pdtid,pdts.pdt_name,oder.amount from orderjoin pdtson ord ...

  3. 大数据学习——mapreduce学习topN问题

    求每一个订单中成交金额最大的那一笔  top1 数据 Order_0000001,Pdt_01,222.8 Order_0000001,Pdt_05,25.8 Order_0000002,Pdt_05 ...

  4. 大数据学习——mapreduce倒排索引

    数据 a.txt hello jerry hello tom b.txt allen tom allen jerry allen hello c.txt hello jerry hello tom 1 ...

  5. 大数据学习——mapreduce汇总手机号上行流量下行流量总流量

    时间戳 手机号 MAC地址 ip 域名 上行流量包个数 下行 上行流量 下行流量 http状态码 1363157995052 13826544101 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 12 ...

  6. 大数据学习——mapreduce程序单词统计

    项目结构 pom.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns=&q ...

  7. 大数据学习——MapReduce学习——字符统计WordCount

    操作背景 jdk的版本为1.8以上 ubuntu12 hadoop2.5伪分布 安装 Hadoop-Eclipse-Plugin 要在 Eclipse 上编译和运行 MapReduce 程序,需要安装 ...

  8. 【机器学习实战】第15章 大数据与MapReduce

    第15章 大数据与MapReduce 大数据 概述 大数据: 收集到的数据已经远远超出了我们的处理能力. 大数据 场景 假如你为一家网络购物商店工作,很多用户访问该网站,其中有些人会购买商品,有些人则 ...

  9. 大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机)

    引言 在大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) 成功的搭建了Hadoop的环境,在大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机)成功搭建了HBase的环境以及相关使用 ...

随机推荐

  1. Bits Equalizer UVA - 12545

    点击打开链接 #include<cstdio> #include<cstring> /* 别看错了:0能变1,1不能变0 能完成的条件是,s与t长度相等且s中0数量和?数量之和 ...

  2. python正则表达式提取中文

    import urllib.requestimport reurl='https://songsearch.kugou.com/song_search_v2?callback=jQuery112407 ...

  3. 485 Max Consecutive Ones 最大连续1的个数

    给定一个二进制数组, 计算其中最大连续1的个数.示例 1:输入: [1,1,0,1,1,1]输出: 3解释: 开头的两位和最后的三位都是连续1,所以最大连续1的个数是 3.注意:    输入的数组只包 ...

  4. UVALive - 6428(扩展欧几里德)

    http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=48388 前段时间偶然碰到的一道题,今天突然想到没把它记录下来. 比较不错的扩 ...

  5. Aappcloud 调到二级页面黑屏

    PartnerHead3.html 后面多了一个点

  6. SQL系列函数——字符串函数

    1.charindex函数用来寻找一个指定的字符(串)在另一个字符串中的起始位置,返回一个整数,没找到就返回0. select CHARINDEX('SQL','Microsoft SQL SERVE ...

  7. phpstorm设置代码块快捷方式

    File -> Settings -> Live Templates

  8. sql server 收缩日志文件

    USE 数据库名称 GO ALTER DATABASE 数据库名称 SET RECOVERY SIMPLE WITH NO_WAIT GO ALTER DATABASE 数据库名称 SET RECOV ...

  9. 借助tween.js小球沿div四边跑的动画效果

    <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <m ...

  10. itop安装中使用nginx安装后不能出现enter itop的问题

    安装中没有出现enter itop,  如下的网络请求给了我们原因 原来使用的是域名请求资源文件,而该域名并不能指向我的服务器,所以安装中资源文件请求不成功,查看了我的nginx配置,如下 [ro ...