需求:去掉文件中重复的数据. 样板:data.log 2016-3-1 a 2016-3-2 b 2016-3-2 c         2016-3-2 b 输出结果: 2016-3-1 a 2016-3-2 b 2016-3-2 c 解决思路:取出一行数据,经过mapper处理后,利用MapReduce默认的将相同的key合并后交给reduce处理的原则,这样可以达到数据去重解决问题. MapReduce分析设计: Mapper分析设计: 1.<k1,v1>,k1代表:每行数据的行号,v1代…

需求:单表关联问题.从文件中孩子和父母的关系挖掘出孙子和爷奶关系 样板:child-parent.txt xiaoming daxiong daxiong alice daxiong jack 输出:xiaoming alice xiaoming jack 分析设计: mapper部分设计: 1.<k1,k1>k1代表:一行数据的编号位置,v1代表:一行数据. 2.左表:<k2,v2>k2代表:parent名字,v2代表:(1,child名字),此处1:代表左表标志. 3.右表:&…

需求:求多门课程的平均值. 样板:math.txt zhangsan 90 lisi 88 wanghua 80 china.txt zhangsan 80lisi 90wanghua 88 输出:zhangsan 85 lisi 89 wanghua 84 分析部分: mapper部分分析: 1.<k1,v1>k1代表:一行数据的编号位置,v1代表:一行数据. 2.<k2,v2>k2代表:名字,v2代表:分数. reduce部分分析: 3.<k3,v3>k3代表:相同…

需求:对文件中的数据进行排序. 样本:sort.log 10 13 10 20 输出:1 10 2 10 3 13 4 20 分析部分: mapper分析: 1.<k1,v1>k1代表:行位置编号,v1代表:一行数据 2.<k2,v2>k2代表:一行数据,v2代表:此处为1. reduce分析: 3.<k3,v3>k3代表:相同的key,v3代表:list<int> 4.合并输出:<k4,v4>k4代表:递增编号,v4代表:key值. 程序部分:…

需求:求每年当中最高的温度 样本:temp.log 2016080623 2016072330 2015030420 输出结果:2016 30 2015 20 MapReduce分析设计: Mapper分析设计: 1.将文件分割成键值队<k1,v1>,k1代表:行位置,v1代表:一行数据. 2.将这行数据进行分割成<k2,v2>,k2代表:年份,v1代表:温度. Reduce分析设计: 3.将一些列合并后的相同key的一系列温度<k3,v3>,k3代表:年份,v1代表:…

需求:统计一个文件中所有单词出现的个数. 样板:word.log文件中有hadoop hive hbase hadoop hive 输出:hadoop 2 hive 2 hbase 1 MapReduce设计方式: 一.Map过程<k,v>键值队的设计: 1.按行将文本文件切割成 <k1,v1>,k1代表:行在文件中的位置,v1代表:一行数据.多少个<k1,v1>就调用多少次map()方法. 2.在map()方法中将一行数据按照空格继续分割成<k2,v2>,…

用PHP编写Hadoop的MapReduce程序     Hadoop流 虽然Hadoop是用Java写的,但是Hadoop提供了Hadoop流,Hadoop流提供一个API, 允许用户使用任何语言编写map函数和reduce函数.Hadoop流动关键是,它使用UNIX标准流作为程序与Hadoop之间的接口.因此,任何程序只要可以从标准输入流中读取数据,并且可以把数据写入标准输出流中,那么就可以通过Hadoop流使用任何语言编写MapReduce程序的map函数和reduce函数.例如:bin/…

摘要:MapReduce程序进行数据去重. 关键词:MapReduce   数据去重 数据源:人工构造日志数据集log-file1.txt和log-file2.txt. log-file1.txt内容 2014-1-1    wangluqing 2014-1-2    root 2014-1-3   root 2014-1-4  wangluqing 2014-1-5  root 2014-1-6  wangluqing log-file2.txt内容 2014-1-1  root 2014-…

在Windows下面运行hadoop的MapReduce程序的方法: 1.下载hadoop的安装包,这里使用的是"hadoop-2.6.4.tar.gz": 2.将安装包直接解压到D盘根目录: 3.配置环境变量: 4.下载hadoop的eclipse插件,并将插件放到eclipse的plugins目录下: 5.打开Eclipse,选择菜单"Window"-->"Preferences",在左侧找到"Hadoop Map/Reduc…

package com.gylhaut.hadoop.senior.mapreduce; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoo…

1. 新建IntelliJ下的maven项目 点击File->New->Project,在弹出的对话框中选择Maven,JDK选择你自己安装的版本,点击Next 2. 填写Maven的GroupId和ArtifactId 你可以根据自己的项目随便填,点击Next 这样就新建好了一个空的项目 这里程序名填写WordCount,我们的程序是一个通用的网上的范例,用来计算文件中单词出现的次数 3. 设置程序的编译版本 打开Intellij的Preference偏好设置,定位到Build, Execu…

Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 详解: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ Apache Hadoop于2005年推出,提供了核心的MapReduce处理引擎来支持大规模数据工作负载的分布式处理.7年后的今天,Hadoop正在经历着一次彻底检查,不仅支持MapReduce,还支持其他分布式处理模型. [编者按]成熟.通用让Hadoop深得大数据玩家喜爱,即使是在YARN出现之前…

系统: Ubuntu14.04 Hadoop版本: 2.7.2 参照http://www.cnblogs.com/taichu/p/5264185.html中的分享,来学习运行第一个hadoop程序. 在hadoop的安装文件夹 /usr/local/hadoop下创建input文件夹 hadoop@hadoopmaster:/usr/local/hadoop$ mkdir ./input 然后copy几个文档到input文件夹中作为WordCount的输入 hadoop@hadoopmaste…

为了简化命令行方式运行作业,Hadoop自带了一些辅助类.GenericOptionsParser是一个类,用来解释常用的Hadoop命令行选项,并根据需要,为Configuration对象设置相应的取值.通常不直接使用GenericOptionsParser,更方便的方式是:实现Tool接口,通过ToolRunner来运行应用程序,ToolRunner内部调用GenericOptionsParser. 一.相关的类及接口解释 (一)相关类及其对应关系如下: 关于ToolRunner典型的实现方…

本人原创,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/panjunbiao/article/details/12773163 下载Hadoop程序包,下载地址:http://hadoop.apache.org/releases.html#Download 如果是在CentOS服务器安装,则执行: yum install hadoop-1.2.1-1.x86_64.rpm 如果是在Linux或者Mac OS X开发环境下,可以下载bin或者源码包,然后解压缩即可. 验证hadoop二…

从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,认为它们非常是神奇.而神奇的东西常能勾起我的兴趣.在看过介绍它们的文章或论文之后,认为Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,近期凡是空暇时,便在看"Hadoop"."MapReduce""海量数据处理"这方面的论文.但在看论…

根据近期需要hadoop的MapReduce程序集成到一个大的应用C/C++书面框架.在需求make当自己主动MapReduce编译和打包的应用. 在这里,一个简单的WordCount1一个例子详细的实施细则,注意:hadoop版本号2.4.0. 源码包括两个文件.一个是WordCount1.java是详细的对单词计数实现的逻辑.第二个是CounterThread.java.当中简单的当前处理的行数做一个统计和打印.代码分别见附1. 编写makefile的关键是将hadoop提供的jar包的路径…

Hadoop基础-MapReduce入门篇之编写简单的Wordcount测试代码 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本文主要是记录一写我在学习MapReduce时的一些琐碎的学习笔记, 方便自己以后查看.在调用API的时候,可能会需要maven依赖,添加依赖的包如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.ap…

目的 说明hadoop程序开发过程 前提条件 ubuntu或同类OS java1.6.0_45 eclipse-indigo hadoop-0.20.2 hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar 各项版本一定要匹配,否则出了问题都不知道是什么原因. 配置 配置Java 详见:Ubuntu下搭建JAVA开发环境及卸载 配置分布式Hadoop 详见:hadoop 0.20.2伪分布式安装详解 伪分布式与分布式有两点主要区别: 在namenode节点配置完成hadoop以后,需…

windows环境下编写hadoop程序 新建:File->new->Project->Maven->next GroupId 和ArtifactId 随便写(还是建议规范点)->finfsh 会生成pom.xml,文件内容如下 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0&qu…

Hadoop基础-MapReduce的常用文件格式介绍 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.MR文件格式-SequenceFile 1>.生成SequenceFile文件(SequenceFileOutputFormat) The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across cl…

Hadoop基础-MapReduce的排序 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.MapReduce的排序分类 1>.部分排序 部分排序是对单个分区进行排序,举个简单的例子,第一个分区中的数据为1,3,5:而第二个分区为2,4,这两个分区的值看起来是没有连续性的,但是每个分区中的数据又是排序的!下面是我画的一个草图: 2>.全排序 全排序是对所有分区中的数据均排序,比如第一个分区的值为1,2,3,而第二个分区为4,5 很显然2个分区是经过排序的,可以明显的看清楚…

Hadoop基础-MapReduce的数据倾斜解决方案 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.数据倾斜简介 1>.什么是数据倾斜 答:大量数据涌入到某一节点,导致此节点负载过重,此时就产生了数据倾斜. 2>.处理数据倾斜的两种方案 第一:重新设计key: 第二:设计随机分区: 二.模拟数据倾斜 screw.txt 文件内容 1>.App端代码 /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzh…

Hadoop基础-MapReduce的Partitioner用法案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Partitioner关键代码剖析 1>.返回的分区号 2>.partitioner默认是通过hash方法实现的 返回的是一个int类型的数组: 3>.HashPartitioner 接下来咱们就看看Partition在MapReduce的作用是什么吧. 二.Partitioner在MapReduce的位置 1>.什么是Partitioner…

Hadoop基础-MapReduce的Combiner用法案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.编写年度最高气温统计 如上图说所示:有一个temp的文件,里面存放的是每年的数据,该数据全部是文本内容,大小2M左右,我已将他放在百度云(链接:https://pan.baidu.com/s/1CEcHAXlII2kKxbn1dmTPKA 密码:jgp0),当你下载后,看到该文件的第15列到19列存放的是年份,而第87列到92列存放的是温度,注意999是无效值,需…

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第二弹 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Split(切片)  1>.MapReduce处理的单位(切片) 想必你在看MapReduce的源码的时候,是不是也在源码中看到了一行注释“//Create the splits for the job”(下图是我跟源码的部分截图),这个切片是MapReduce的最重要的概念,没有之一!因为MapReduce处理的单位就是切片.  2>.逻辑切割 还记得hdfs存储的默认…

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第一弹 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在本篇博客中,我们将深入学习Hadoop中的MapReduce工作机制,这些知识将为我们随后学习写MapReduce高级编程奠定基础. 一.剖析MapReduce作业运行机制 MapReduce是hadoop的编程模型,它的核心思想就是映射(Map)和化简(Reduce). 1>.作业的提交 可以通过一个简单的方法调用来运行MapReduce作业:Job对象的submit()…

[转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/] 简介: 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架(Yarn) 原理,优势,运作机制和配置方法等:着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进:并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法. 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比,…

使用RawComparator加速Hadoop程序 在前面两篇文章[1][2]中我们介绍了Hadoop序列化的相关知识,包括Writable接口与Writable对象以及如何编写定制的Writable类,深入的分析了Writable类序列化之后占用的字节空间以及字节序列的构成.我们指出Hadoop序列化是Hadoop的核心部分之一,了解和分析Writable类的相关知识有助于我们理解Hadoop序列化的工作方式以及选择合适的Writable类作为MapReduce的键和值,以达到高效利用磁盘空间…

距离老板留给我并行化做属性约简的任务开始到今天,已是一周有余,期间经历过各种呕心沥血,通宵达旦,终于运行出了一个结果.其中在配置过程中,浪费了爷大量的时间,有时回想自己上个周干的事情,会觉得分明的本末倒置. 一会就要开组会了,有时特么的我做报告,把几个周以来整理的RS Review又看了一遍,希望过会不要再出什么幺蛾子,小爷我真是伤不起了啊!!周五晚上只睡了不到两个钟头,关键是还没有觉得很困,果然,,人如果心里有什么事情压身的话,是寝食难安的哟! 一直觉得,磨刀不误砍柴工,所以一直在配置配置配置…