1. 设计思路 去重,重点就是无论某个数据在文件中出现多少次,最后只是输出一次就可以. 根据这一点,我们联想到在reduce阶段数据输入形式是 <key, value list>,只要是key相同的,在shuffle阶段都会聚合在一起,所以只要在map阶段将要去重的数据作为key值就可以达到目的. 2. 具体实现 package moverepeat; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration…

1. 设计思路 在MapReduce过程中自带有排序,可以使用这个默认的排序达到我们的目的. MapReduce 是按照key值进行排序的,我们在Map过程中将读入的数据转化成IntWritable类型,然后作为Map的key值输出. Reduce 阶段拿到的就是按照key值排序好的<key,value list>,将key值输出,并根据value list 中元素的个数决定key的输出次数. 2. 实现 2.1 程序代码 package sort; import java.io.IOExce…

1.项目名称: 2.程序代码: package com.dedup; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce…

这学期刚好开了一门大数据的课,就是完完全全简简单单的介绍的那种,然后就接触到这里面最被人熟知的Hadoop了.看了官网的教程[吐槽一下,果然英语还是很重要!],嗯啊,一知半解地搭建了本地和伪分布式的,然后是在没弄懂,求助了Google,搞来了一台机子,嗯,搭了个分布式的.其实是作业要求啦,觉得自己平时用单机的完全够了啦~ 然后被要求去做个WordCount和数据去重的小例子,嗯啊,我就抱着半桶水的Java知识就出发走向“大数据“[其实很小]了. 立马求助官网[官网就是好,虽然看的慢,英语技术两不…

数据去重: 原理(理解):Mapreduce程序首先应该确认<k3,v3>,根据<k3,v3>确定<k2,v2>,原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次.Reduce的输出是不重复的数据,也就是每一行数据作为key,即k3.而v3为空或不需要设值.根据<k3,v3>得到k2为每一行的数据,v2为空.根据MapReduce框架设值可知,k1为每行的起始位置,v1为每行的内容.因此,v1需要赋值给k2,使得原来的v1作为新的k2,从而两个或更多文…

数据去重主要是为了利用并行化的思想对数据进行有意义的筛选. 统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重. 示例文件内容: 此处应有示例文件 设计思路 数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次. 自然就想到将同一数据的所有记录都交给一台reduce机器,无路这个数据出现多少次,只要在最终结果中输出一次就可以了. 具体就是reduce的输入应该以数据作为key,而对value-list没有要求. 当reduce收到一个…

实现原理分析: map函数数将输入的文本按照行读取,   并将Key--每一行的内容   输出    value--空. reduce  会自动统计所有的key,我们让reduce输出key->输入的key    value->空,这样就利用reduce自动合并相同的key的原理实现了数据去重. 源代码: package com.duking.hadoop; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configurat…

参考:http://eric-gcm.iteye.com/blog/1807468 例子1: 概要:数据去重 描述:将file1.txt.file2.txt中的数据合并到一个文件中的同时去掉重复的内容 file1: 2012-3-1 a 2012-3-2 b 2012-3-3 c 2012-3-4 d 2012-3-5 a 2012-3-6 b 2012-3-7 c 2012-3-3 c file2: 2012-3-1 b 2012-3-2 a 2012-3-3 b 2012-3-4 d 201…

/** * 对于由简单类型数据组成的对象为元素组成的数组进行去重操作 * @params {Array} 需要去重的对象数组 * @returns {Array} 去重后的对象数组 */ function distinct(sourceArray) { var resultArray = []; var i, j, currentSource, currentResult; for (i = 0; i < sourceArray.length; i++) { currentSource = so…

一.什么是Shuffle yarn-site.xml文件配置的时候有这个参数:yarn.nodemanage.aux-services:mapreduce_shuffle 因为mapreduce程序运行在nodemanager上,nodemanager运行mapreduce程序的方式就是shuffle. 1.首先,数据在HDFS上是以数据块的形式保存,默认大小128M. 2.数据块对应成数据切片送到Mapper.默认一个数据块对应一个数据切块. 3.Mapper阶段 4.Mapper处理完,写到…