1 public class TopK extends Configured implements Tool { public static class TopKMapper extends Mapper<Object, Text, NullWritable, LongWritable> { public static final int K = 100; private TreeMap<Long, Long> tm = new TreeMap<Long, Long>(…

MapReduce实例2(自定义compare.partition)& shuffle机制 实例:统计流量 有一份流量数据,结构是:时间戳.手机号.....上行流量.下行流量,需求是统计每个用户(手机号)的总上行.总下行以及总流量数值. Github地址 分析 由于希望的输出是一个 {手机号 上行流量 下行流量 总流量} 这样的结构,所以需要写个javabean把它们封装成一个类. private String phoneNum; private long upFlow; private lon…

MapReduce实例&YARN框架 一个wordcount程序 统计一个相当大的数据文件中,每个单词出现的个数. 一.分析map和reduce的工作 map: 切分单词 遍历单词数据输出 reduce: 对从map中得到的数据的valuelist遍历累加,得到一个单词的总次数 二.代码 WordCountMapper(继承Mapper) 重写Mapper类的map方法. mapreduce框架每读一行数据就调用一次该方法,map的具体业务逻辑就写在这个方法体中. map和reduce的数据输入…

在文章<MapReduce原理与设计思想>中,详细剖析了MapReduce的原理,这篇文章则通过实例重点剖析MapReduce 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/mapreduce-example-analysis.html,转载请注明源地址. 欢迎关注我的个人博客:www.wuyudong.com, 更多云计算与大数据的精彩文章 1.MapReduce概述 Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运…

环境: Hadoop1.x,CentOS6.5,三台虚拟机搭建的模拟分布式环境,gnuplot, 数据:http://ita.ee.lbl.gov/html/contrib/NASA-HTTP.html 方案目标: 提供的blog数据是简单的文件请求访问数据 205.189.154.54 - - [01/Jul/1995:00:00:29 -0400] "GET /shuttle/countdown/count.gif HTTP/1.0" 200 40310 每一行如上所示的规则.目标…

1.WordCount(统计单词) 经典的运用MapReuce编程模型的实例 1.1 Description 给定一系列的单词/数据,输出每个单词/数据的数量 1.2 Sample a is b is not c b is a is not d 1.3 Output a: b: c: d: not: 1.4 Solution /** * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * you may n…

环境: Hadoop1.x,CentOS6.5,三台虚拟机搭建的模拟分布式环境 数据:下载的amazon产品共同采购网络元数据(需FQ下载)http://snap.stanford.edu/data/amazon-meta.html 方案目标: 从数据中提取出每个用户买过哪些商品,根据买过的商品以及商品之间的相关性来对用户进行推荐商品 下载的数据如下所示为单位 Id: 1ASIN: 0827229534 title: Patterns of Preaching: A Sermon Sampler…

环境: Hadoop1.x,CentOS6.5,三台虚拟机搭建的模拟分布式环境 数据:任意数量.格式的文本文件(我用的四个.java代码文件) 方案目标: 根据提供的文本文件,提取出每个单词在哪个文件中出现了几次,组成倒排索引,格式如下 Ant FaultyWordCount.java : 1 , WordCount.java : 1 思路: 因为这个程序需要用到三个变量:单词.文件名.出现的频率,因此需要自定义Writable类,以单词为key,将文件名和出现的频率打包. 1.先将每行文本的单…

1.错误原因 mapreduce按行读取文本,map需要在原有基础上增加一个控制语句,使得读到空行时不执行write操作,否则reduce不接受,也无法输出到新路径. 2.解决方案 原错误代码 public void map(Object key,Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException { String line=value.toString(); System.out.println(line);…

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…