MapReduce工作机制--Word Count实例(一) MapReduce的思想是分布式计算,也就是分而治之,并行计算提高速度. 编程思想 首先,要将数据抽象为键值对的形式,map函数输入键值对,处理后,产生新的键值对作为中间结果输出.接着,MapReduce框架自动将中间结果按键做聚合处理,发给reduce函数处理.最后,reduce函数以键和对应的值的集合作为输入,处理后,产生另一系列键值对作为最终输出.后面会结合实例介绍整个过程. 运行环境 先不考虑采用YARN的情况,那个时候Map…

1.      环境配置 a)        配置系统环境变量HADOOP_HOME b)        把hadoop.dll文件放到c:/windows/System32目录下 c)        hadoop-2.6.0\share\hadoop\common\sources目录下hadoop-common-2.6.0-sources.jar文件中找到org\apache\hadoop\io\nativeio下NativeIO.java文件,复制到对应的Eclipse的project, N…

(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…

1 思路:0.txt MapReduce is simple1.txt MapReduce is powerfull is simple2.txt Hello MapReduce bye MapReduce 1 map函数:context.write(word:docid, 1) 即将word:docid作为map函数的输出输出key 输出valueMapReduce:0.txt 1is:0.txt 1simple:0.txt 1Mapreduce:1.txt 1is:1.txt 1powerf…

(一)MapReduce介绍 1.MapReduce简介   MapReduce是Hadoop生态系统的一个重要组成部分,与分布式文件系统HDFS.分布式数据库HBase一起合称为传统Hadoop的三驾马车,一起构成了一个面向海量数据的分布式系统的基础架构.   MapReduce是一个用于大规模数据(大于1TB)处理的分布式计算模型.编程模型,它最初是由Google设计并实现的,在Google提出时,给它的定义是:Map/Reduce是一个编程模型(programming model),是一个…

最近做了一个小的mapreduce程序,主要目的是计算环比值最高的前5名,本来打算使用spark计算,可是本人目前spark还只是简单看了下,因此就先改用mapreduce计算了,今天和大家分享下这个例子,也算是对自己写的程序的总结了. 首先解释下环比,例如我们要算本周的环比,那么计算方式就是本周的数据和上周数字的差值除以上周数值就是环比了,如果是月的环比就是本月和上月数据的差值除以上月数字就是本月环比了.不过本mapreduce实例不会直接算出比值,只是简单求出不同时间段数值的差值,最终环比结…

概述 本文主要基于Hadoop 1.0.0后推出的新Java API为例介绍MapReduce的Java编程模型.新旧API主要区别在于新API(org.apache.hadoop.mapreduce)将原来的旧API(org.apache.hadoop.mapred)中的接口转换为了抽象类. MapReduce编程主要将程序运行过程分为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段.其中Map阶段由若干Map task组成,主要由InputFormat, Mapper, Partitioner等类完成…

MapReduce应用广泛的原因之一就是其易用性,提供了一个高度抽象化而变得非常简单的编程模型,它是在总结大量应用的共同特点的基础上抽象出来的分布式计算框架,在其编程模型中,任务可以被分解成相互独立的子问题.MapReduce编程模型给出了分布式编程方法的5个步骤: 迭代,遍历输入数据,将其解析成key/value对: 将输入key/value对映射map成另外一些key/value对: 根据key对中间结果进行分组(grouping): 以组为单位对数据进行归约: 迭代,将最终产生的key/v…

Map-Reduce框架的运作完全基于<key,value>对,即数据的输入是一批<key,value>对,生成的结果也是一批<key,value>对,只是有时候它们的类型不一样而已.Key和value的类由于需要支持被序列化(serialize)操作,所以它们必须要实现Writable接口,而且key的类还必须实现WritableComparable接口,使得可以让框架对数据集的执行排序操作. 一个Map-Reduce任务的执行过程以及数据输入输出的类型如下所示: (…

一.mapreduce入门 1.什么是mapreduce 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件:HDFS:分布式存储系统MapReduce:分布式计算系统YARN: hadoop 的资源调度系统Common: 以上三大组件的底层支撑组件,主要提供基础工具包和 RPC 框架等 Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于 hadoop 的数据分析 应用”的核心框架Mapreduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的 分布式运算程序,…

一.简介 定义 jQuery创始人是美国John Resig,是优秀的Javascript框架: jQuery是一个轻量级.快速简洁的javaScript库. 参考:http://www.php100.com/manual/jquery/ jQuery对象 jQuery产生的对象时jQuery独有的,只能自己调用 书写规则 支持链式操作: 在变量前加"$"符号(var $variable = jQuery 对象): 注:此规定并不是强制要求. 二.寻找元素 1.选择器 1.1 基本选择…

习题来源:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/06/04/2534533.htmlfile1 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 2012-3-5 a 2012-3-6 c 2012-3-7 d 2012-…

1.txt dong xi cheng xi dong cheng wo ai beijing tian an men qiche dong dong dong 2.txt dong xi cheng xi dong cheng wo ai beijing tian an men qiche dong dong dong import java.io.IOException; import java.util.Random; import org.apache.hadoop.conf.Confi…

简介:1.WPF绑定使用的源属性必须是依赖项属性,这是因为依赖项属性具有内置的更改通知支持,元素绑定表达式使用了Xaml扩展标记, WPF绑定一个控件是使用Binding.ElementName, 绑定非控件对象时使用Source,RelativeSource,DataContext属性(WPF特有,而非XAML),只能绑定对象的公有字段.下边是部分Binding 属性名,完整列表参考 :http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/vstudio/ms7504…

hadoop api http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/api/org/apache/hadoop/mapreduce/Reducer.html 改变一下需求:要求“文档词频列表”是经过排序的,即 出现次数高的再前 思路: 代码: package proj; import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.apache.hadoop…

In this post we'll see how to count the top-n items of a dataset; we'll again use the flatland book we used in a previous post: in that example we used the WordCount program to count the occurrences of every single word forming the book; now we want…

After having modified and run a job in the last post, we can now examine which are the most frequent patterns we encounter in MapReduce programming. Although there are many of them, I think that the most important ones are: Summarization Filtering St…

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()…

一.Hibernate简介 1.什么是Hibernate? Hibernate是数据持久层的一个轻量级框架.数据持久层的框架有很多比如:iBATIS,myBatis,Nhibernate,Siena等等.并且Hibernate是一个开源的orm(Object relations mapping)框架,提供了查询获取数据的方法,用面向对象的思想来操作数据库,节省了我们开发处理数据的时间. 2.Hibernate的优点 1).使用简洁的hql语句(Hibernate query language).…

简介 Filter也称之为过滤器,它是Servlet技术中最激动人心的技术,WEB开发人员通过Filter技术,对web服务器管理的所有web资源:例如Jsp, Servlet, 静态图片文件或静态 html 文件等进行拦截,从而实现一些特殊的功能.例如实现URL级别的权限访问控制.过滤敏感词汇.压缩响应信息等一些高级功能. Filter技术是servlet 2.3新增加的功能.它能够对Servlet容器的请求和响应对象进行检查和修改. Filter本身并不生成请求和响应对象,只是提供过滤功能.…

MapReduce工作流程 1.准备待处理文件 2.job提交前生成一个处理规划 3.将切片信息job.split,配置信息job.xml和我们自己写的jar包交给yarn 4.yarn根据切片规划计算出MapTask的数量 (以一个MapTask为例) 5.Maptask调用inputFormat生成RecordReader,将自己处理的切片文件内容打散成K,V值 6.MapTask将打散好的K,V值交给Mapper,Mapper经过一系列的处理将KV值写出 7.写出的KV值被outputCo…

JSF 体系结构: JSF 的主要优势之一就是它既是Java Web应用程序的用户界面标准又是严格遵循模型-视图-控制器 (MVC) 设计模式的框架.用户界面代码(视图)与应用程序数据和逻辑(模型)的清晰分离使 JSF 应用程序更易于管理.为了准备提供页面对应用程序数据访问的 JSF 上下文和防止对页面未授权或不正确的访问,所有与应用程序的用户交互均由一个前端FacesServlet(控制器)来处理. JSF 生命周期: FacesServlet 充当用户和 JSF 应用程序之间的纽带.它在明确…

一.安装及配置环境1.安装   java环境   该软件需要java环境,安装jdk,在百度自行查找安装   环境变量配置:变量名JAVA_HOME 值:jdk的安装路径                            变量名CLASSPATH  值:.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar                            变量名Path       值:追加;%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre…

本文是一次内部分享中总结了jvm gc的分类和一些实例, 内容是introduction级别的,供初学人士参考.成文仓促,难免有些错误,如果有大牛发现,请留言,我一定及时更正,谢谢!JVM内存布局主要包含下面几个部分: Java Virtual Machine Stack: 也就是我们常见的局部变量栈,线程私有,保存线程执行的局部变量表.操作栈.动态连接等. Java Heap:我们最常打交道的内存区域,几乎所有对象的实例都在这个区域分配.所谓的GC基本上也就是跟这个区域打交道. Method…

节点角色说明: Ø  Provider: 暴露服务的服务提供方. Ø  Consumer: 调用远程服务的服务消费方. Ø  Registry: 服务注册与发现的注册中心. Ø  Monitor: 统计服务的调用次调和调用时间的监控中心. Ø  Container: 服务运行容器. 调用关系说明: 0. 服务容器负责启动,加载,运行服务提供者. 1. 服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务. 2. 服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务. 3. 注册中心返回服务提供者地址列表…

SOAP 是基于 XML 的简易协议,可使应用程序在 HTTP 之上进行信息交换. 或者更简单地说:SOAP 是用于访问网络服务的协议. 您应当具备的基础知识 在继续学习之前,您需要对下面的知识有基本的了解: XML XML 命名空间 如果您希望首先学习这些项目,请访问我们的<XML 教程>. 什么是 SOAP? SOAP 指简易对象访问协议 SOAP 是一种通信协议 SOAP 用于应用程序之间的通信 SOAP 是一种用于发送消息的格式 SOAP 被设计用来通过因特网进行通信 SOAP 独立于…

What is JMX? 10 mins Quick Start JMX Tutorial 这篇文章作为入门,非常清楚…

AutoLayout是继AutoResizing之后的一种自动布局方法,解决了AutoResizing无法处理控件间相互关系的问题. AutoLayout在storyboard中通过底部工具条设置,底部工具条只有勾选了AutoLayout允许才能显示. 从左到右三个按钮分别是 对齐.固定和尺寸修复. [Align] 第一栏和第二栏都无法选择,因为它们都是相对属性,需要一个以上的控件. 第一栏分别是左.右.上.下对齐,后面的值是偏移量. 第二栏是相对另一个控件水平.居中对齐或者基于某条线对齐. 第…

函数作图 二维平面曲线作图函数  plot(x, y, 's') x, y是长度相同的向量,s表示线型和颜色 如果作多条曲线在同一图上,则用函数: plot(x1, y1, 's1', x2, y2, 's', ... , xn, yn, 'sn') 代码如下: 效果如下: 多窗口作图: 将屏幕分为几个窗口分别作图 subplot(m, n, k) 表示将窗口分为m * n个 当前图在第 k 个窗口完成 grid on 画上网格线 效果如下: 直方图作图 hist 二维直方图,可以显示数据的分布…

多分支case条件语句 概念 case语句和if...elif...else语句一样都是多分支条件语句,不过和if多分支条件语句不同的是,case语句只能判断一种条件关系,而if语句可以判断多种条件关系. case适用列表,选项型判断,执行速度比if更快 格式 case $变量名 in "值1") 如果变量的值等于1,则执行程序1 ;; "值2") 如果变量的值等于2,则执行程序2 ;; -省略其他分支- *) 如果变量的值都不是以上的值,则执行此程序 ;; esa…