package com.dtapp.base import scala.io.Source object WCntApp { def main(args: Array[String]) { val file = Source.fromFile("E:\\abc.txt", "UTF-8") var map = Map.empty[String, Int] for (line <- file.getLines){ val words = line.split(&…

要说明的是, 串行版本足够快了, 在我的酷睿双核 debian7.6 下运行只要 0.2s , 简直是难以超越. 多进程版本难以避免大量的进程创建和数据同步与传输开销, 性能反而不如串行版本, 只能作为学习的示例了. 以后再优化吧. 并发程序设计的两种基本模式: 1.  将大数据集分解为多个小数据集并行处理后合并. 其难点在于负载均衡. 2.  将一个复杂任务分解为多个子任务流水线并发处理. 其难点在于子任务之间的协调与同步. 发送者与接收者必须制定某种协议,避免接收者过早退出. 实际场景: 1…

其实我想找一门“具有Python的简洁写法和融合Java平台的优势, 同时又足够有挑战性和灵活性”的编程语言. Scala 就是一个不错的选择. Scala 有很多语言特性, 建议先掌握基础常用的: 变量.控制结构 .正则与模式匹配.集合.文件读写/目录遍历.高阶函数.并发 Actor 模型: 然后是面向对象特性:类.Trait.泛型.注解 .操作符重载;  最后再细细学习那些复杂不常用的特性:类型转换.编译解析等:注重挖掘根源性的思想,能够推导出其它的特性. 本文使用 Scala 实现 Jav…

在 文章 <python实现指定目录下批量文件的单词计数:串行版本>中, 总体思路是: A. 一次性获取指定目录下的所有符合条件的文件 -> B. 一次性获取所有文件的所有文件行 -> C. 解析所有文件行的单词计数 -> D. 按单词出现次数排序并输出TOPN.  A,B,C,D 是完全串行的 本文实现 并发版本. 并发版本的主要思路是: A. 每次获取一个符合条件的文件 -> B. 获取单个文件的所有文件行 -> C. 解析单个文件的所有单词计数 ->…

1 导引 我们在博客<Hadoop: 单词计数(Word Count)的MapReduce实现 >中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数,现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能. 2. Spark的MapReudce原理 Spark框架也是MapReduce-like模型,采用"分治-聚合"策略来对数据分布进行分布并行处理.不过该框架相比Hadoop-MapReduce,具有以下两个特点: 对大数据处理框架的输入/输出,中间数据进行建模,将这些数据…

一:自定义实现InputFormat *数据源来自于内存 *1.InputFormat是用于处理各种数据源的,下面是实现InputFormat,数据源是来自于内存. *1.1 在程序的job.setInputFormatClass(MyselfmemoryInputFormat.class); *1.2 实现InputFormat,extends InputFormat< , >,实现其中的两个方法,分别是getSplits(..),createRecordReader(..). *1.3 g…

MapReduce的应用案例(WordCount单词计数) MapReduce的应用案例(WordCount单词计数) 1. WordCount单词计数 作用: 计算文件中出现每个单词的频数 输入结果按照字母顺序进行排序 Map过程 Reduce过程 WordCount的源代码 import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import…

学习Flex&Bison目标, 读懂SQLite中SQL解析部分代码 Flex&Bison简介Flex做词法分析Bison做语法分析 第一个Flex程序, wc.fl, 单词计数程序 %{ int chars = 0; int words = 0; int lines = 0; %} %% [a-zA-Z]+ { words++; chars += strlen(yytext); } \n { chars++; lines++; } . { chars++; } %% main(int a…

/** * 单词计数 */ public class LocalTridentCount { public static class MyBatchSpout implements IBatchSpout { Fields fields; HashMap<Long, List<List<Object>>> batches = new HashMap<Long, List<List<Object>>>(); public MyBatch…

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce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).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基…