MapReduce的(五) 1.MapReduce的多表关联查询. 根据文本数据格式.查询多个文本中的内容关联.查询. 2.MapReduce的多任务窜执行的使用 多任务的串联执行问题,主要是要建立controlledjob,然后建组管理起来.留意多线程因效率而导致执行结束时间不一致的问题. -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -…

(总感觉上一篇的实现有问题)http://www.cnblogs.com/i80386/p/3444726.html combiner是把同一个机器上的多个map的结果先聚合一次现重新实现一个: 思路:第一个mapreduce仅仅做 <word_docid,count>的统计,即某个单词在某一篇文章里出现的次数.(原理跟wordcount一样,只是word变成了word_docid)第二个mapreduce将word_docid在map阶段拆开,重新组合为<word,docid_coun…

一.shuffle机制 1.概述 (1)MapReduce 中, map 阶段处理的数据如何传递给 reduce 阶段,是 MapReduce 框架中最关键的一个流程,这个流程就叫 Shuffle:(2)Shuffle: 数据混洗 ——(核心机制:数据分区,排序,缓存):(3) 具体来说:就是将 maptask 输出的处理结果数据,分发给 reducetask,并在分发的过程 中,对数据按 key 进行了分区和排序:    2.主要流程 3.详细流程 (1)maptask 收集我们的 map()…

这篇文章主要介绍了MongoDB各种查询操作详解,包括比较查询.关联查询.数组查询等,需要的朋友可以参考下   一.find操作 MongoDB中使用find来进行查询,通过指定find的第一个参数可以实现全部和部分查询. 1.查询全部 空的查询文档{}会匹配集合的全部内容.如果不指定查询文档,默认就是{}. 2.部分查询 3.键的筛选 键的筛选是查询时只返回自己感兴趣的键值,通过指定find的第二个参数来实现.这样可以节省传输的数据量,又能节省客户端解码文档的时间和内存消耗. 查询时,数据库所…

一.find操作 MongoDB中使用find来进行查询,通过指定find的第一个参数可以实现全部和部分查询. 1.查询全部 空的查询文档{}会匹配集合的全部内容.如果不指定查询文档,默认就是{}. 2.部分查询 3.键的筛选 键的筛选是查询时只返回自己感兴趣的键值,通过指定find的第二个参数来实现.这样可以节省传输的数据量,又能节省客户端解码文档的时间和内存消耗. 查询时,数据库所关心的查询文档的值必须是常量. 二.查询条件 1.比较查询 $lt,$lte,$gt,$gte,$ne和<,<…

一.API的配置---Configuration类 API的配置:Hadoop提供了专门的API对资源进行配置,Configuration类的实例(在org.apache.hadoop.conf包)包括配置属性及其值的集合.每个属性是一个String类型,值的类型可能是以以下的多种类型:包括了Java基本类型(如boolean.int.long.float)和其他一些有用的类型.配置从给定资源中读取它们的属性,通常是名-值对构成的结构简单的XML文件 <?xml version="1.0&…

一.统计好友对数(去重) 1.1.数据准备 joe, jon joe , kia joe, bob joe ,ali kia, joe kia ,jim kia, dee dee ,kia dee, ali ali ,dee ali, jim ali ,bob ali, joe ali ,jon jon, joe jon ,ali bob, joe bob ,ali bob, jim jim ,kia jim, bob jim ,ali friends.txt 有一个friends.txt文件,…

不多说,直接上代码. 一共12列,我们只需提取有用的列:第二列(犯罪类型).第四列(一周的哪一天).第五列(具体时间)和第七列(犯罪场所). 思路分析 基于项目的需求,我们通过以下几步完成: 1.首先根据数据集,分别统计出不同犯罪类别在周时段内发生犯罪次数和不同区域在周时段内发生犯罪的次数. 2.然后根据第一步的输出结果,再按日期统计出每天每种犯罪类别在每个区域发生的犯罪次数. 3.将前两步的输出结果,按需求插入数据库,便于对犯罪数据的分析. 程序开发 我们要编写5个文件: 编写基类,MapRe…

一.数据倾斜分析——mapJoin 1.背景 接上一个day的Join算法,我们的解决join的方式是:在reduce端通过pid进行串接,这样的话: --order ,,P0001, ,,P0001, ,,P0002, --product P0001,小米5,, P0002,锤子T1,, 例如订单中的小米5卖的比较好(截止博客时间,已经是米7将出的时候了.),这样的话大部分的数据都流向了P0001的这个reduce上,而P0002 的锤子的reduce确很轻松,这样,就产生了数据倾斜了! 更多…

Chapter 3. Filtering Patterns 本章的模式有一个共同点:不会改变原来的记录.这种模式是找到一个数据的子集,或者更小,例如取前十条,或者很大,例如结果去重.这种过滤器模式跟前面章节的不同是,从更小的粒度认识数据,例如特殊用户生成的记录,或文本中用得最多的前10个动词.简单的说,过滤器允许你更清楚的看清数据,像在显微镜下一样.也可以认为是搜索的一种形式.如果你对找出所有有着特殊信息的记录感兴趣,你就可以过滤出不匹配搜索条件的记录. 抽样,一种通用的过滤程序,是指取出数据的…