MapReduce TopN(自主复习)】的更多相关文章

1.MyTopN  主程序 package com.littlepage.topn; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.Te…
1.MyWordCount类 注意: 1.本机+测试,两个注释都放开 2.本机跑集群,要开异构平台为true 3.集群跑,把两个注释都注起来,然后在集群上面跑 package com.littlepage.wc; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoo…
目录 总结 刷题 2018 - 9 - 24 2018 - 9 - 25 2018 - 9 - 26 2018 - 9 - 27 2018 - 9 - 28 2018 - 9 - 29 2018 - 9 - 30 2018 - 10 - 01 ~ 07 2018 - 10 - 08 2018 - 10 - 09 2018 - 10 - 10 2018 - 10 - 11 2018 - 10 - 12 2018 - 10 - 13 2018 - 10 - 14 2018 - 10 - 15 201…
要求一.要求二 内容链接:http://www.cnblogs.com/X-JY/p/8550457.html 一.PTA作业中的知识点总结 1.6-1 计算两数的和与差(10 分) (1)*在程序中的用途:在定义指针变量时,是指针声明符,说明定义的变量是指针:在访问指针变量时,是间接访问符,用于访问指针所指向的变量 (2)关于函数,形参实参类型要一致,在C语言中形参和实参之间的数据传递是单项的值传递 2.6-2 拆分实数的整数与小数部分(15 分) (1)强制类型转换,在变量前加括号,括号中写…
一:特殊用法 我们上来不讲普通用法,普通用法放到最后.我们来谈一谈特殊用法,了解这一用法,让你的mapreduce编程能力提高一个档次,毫不夸张!!!扯淡了,让我们进入正题: 我们知道reduce和map都有一个局限性就是map是读一行执行一次,reduce是每一组执行一次 但是当我们想全部得到数据之后,按照需求删选然后再输出怎么办? 这时候只使用map和reduce显然是达不到目的的? 那该怎么呢?这时候我们想到了 setUp和cleanUp的特性,只执行一次. 这样我们对于最终数据的过滤,然…
Hadoop基础-Map端链式编程之MapReduce统计TopN示例 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.项目需求 对“temp.txt”中的数据进行分析,统计出各个年份(第15~19列)总排行前十的最高气温(第87~92列),由于博客园无法上传大文件的文本,因此我把该文本的内容放在博客园的另一个链接了(需要的戳我).,如果网页打不开的话也就可以去百度云盘里下载副本,链接:链接:https://pan.baidu.com/s/12aZFcO2XoegUGMAb…
前言 在Hadoop中,排序是MapReduce的灵魂,MapTask和ReduceTask均会对数据按Key排序,这个操作是MR框架的默认行为,不管你的业务逻辑上是否需要这一操作. 技术点 MapReduce框架中,用到的排序主要有两种:快速排序和基于堆实现的优先级队列(PriorityQueue). Mapper阶段 从map输出到环形缓冲区的数据会被排序(这是MR框架中改良的快速排序),这个排序涉及partition和key,当缓冲区容量占用80%,会spill数据到磁盘,生成IFile文…
求每一个订单中成交金额最大的那一笔  top1 数据 Order_0000001,Pdt_01,222.8 Order_0000001,Pdt_05,25.8 Order_0000002,Pdt_05,325.8 Order_0000002,Pdt_03,522.8 Order_0000002,Pdt_04,122.4 Order_0000003,Pdt_01,222.8 Order_0000003,Pdt_01,322.8 pom.xml <?xml version="1.0"…
a.txt.b.txt文件如下: a.txt hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop b.txt如下: java java java…
1.在map阶段对数据先求解改分片的topN,到reduce阶段再合并求解一次,求解过程利用TreeMap的排序特性,不用自己写算法. 2.样板数据,类似如下 1 13682846555 192.168.100.12 www.qq.com 1938 2910 200 3.code 3.1 mapper public class TopNMapper extends Mapper<LongWritable, Text, FlowBeanSorted,Text> { // 定义一个TreeMap作…
利用hadoop的map和reduce排序特性实现对数据排序取TopN条数据. 代码参考:https://github.com/asker124143222/wordcount 1.样本数据,假设是订单数据,求解按订单id排序且每个订单里价格最高前三,从高到低排序. 订单ID 商品ID 单价 0000001 Pdt_01 222.8 0000002 Pdt_05 722.4 0000001 Pdt_02 33.8 0000003 Pdt_06 232.8 0000003 Pdt_02 33.8…
只要修改OrderReducer.java的reduce方法,修改为: int i = 0;for(NullWritable nullWritable:values){ if(i>=2) break; context.write(key,NullWritable.get()); i++;}…
主要内容: mapreduce编程模型再解释: ob提交方式: windows->yarn windows->local : linux->local linux->yarn: 本地运行debug调试观察 mapreduce体系很庞大,我们需要一条合适的线,来慢慢的去理解和学习. 1.mapreduce编程模型和mapreduce模型实现程序之间的关系 1.1.mapreduce的编程模型 对mapreduce的总结: 如果只考虑数据处理的逻辑,撇开分布式的概念,其实mapredu…
文 / vincentzh 原文连接:http://www.cnblogs.com/vincentzh/p/6055850.html 上周末本来要写这篇的,结果没想到上周末自己环境都没有搭起来,运行起来有问题的呢,拖到周一才将问题解决掉.刚好这周也将之前看的内容复习了下,边复习边码代码理解,印象倒是很深刻,对看过的东西理解也更深入了. 目录 1.概述 2.环境准备 3.插件配置 4.配置文件系统连接 5.测试连接 6.代码编写与执行 7.问题梳理 7.1 console 无日志输出问题 7.2…
1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部运行原理了,以前只知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本中的WordCount这个经典例子作为分析的切入点,一步步来看里面到底是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce,是一种模式,适合解决并行计算的问题,比如TopN.贝叶斯分类等.注意,是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字可以看出,这种模式有两个步骤,Map和Reduce.Map即数据的映射,用于把一组键值对映射成另…
简介 本文主要介绍MapReduce V2的基本原理, 也是笔者在学习MR的学习笔记整理. 本文首先大概介绍下MRV2的客户端跟服务器交互的两个协议, 然后着重介绍MRV2的核心模块MRAppMaster(简称MRAM), 最后再介绍一些杂项知识点. [广告] 如果你喜欢本博客,请点此查看本博客所有文章:http://www.cnblogs.com/xuanku/p/index.html MR客户端 MR客户端通过两个协议来控制MR任务: ApplicationClientProtocol: 这…
以上是,weekend110的yarn的job提交流程源码分析的复习总结 下面呢,来讲weekend110的hadoop中的序列化机制 1363157985066      13726230503  00-FD-07-A4-72-B8:CMCC       120.196.100.82        i02.c.aliimg.com                24     27     2481         24681       200 1363157995052      13826…
1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部执行原理了,曾经仅仅知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本号中的WordCount这个经典样例作为分析的切入点.一步步来看里面究竟是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce.是一种模式,适合解决并行计算的问题,比方TopN.贝叶斯分类等. 注意.是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字能够看出,这样的模式有两个步骤,Map和Reduce. Map即数据的映射,用于把一组键值…
最近在拜读项亮博士的<推荐系统实践>,系统的学习一下推荐系统的相关知识.今天学习了其中的隐语义模型在Top-N推荐中的应用,在此做一个总结. 隐语义模型LFM和LSI,LDA,Topic Model其实都属于隐含语义分析技术,是一类概念,他们在本质上是相通的,都是找出潜在的主题或分类.这些技术一开始都是在文本挖掘领域中提出来的,近些年它们也被不断应用到其他领域中,并得到了不错的应用效果.比如,在推荐系统中它能够基于用户的行为对item进行自动聚类,也就是把item划分到不同类别/主题,这些主题…
转载请在页首明显处注明作者与出处 http://www.cnblogs.com/zhuxiaojie/p/7224772.html 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 上一篇:hadoop系列二:HDFS文件系统的命令及JAVA客户端API 在下面可以看到统计一本小说(斗破苍穹)哪些词语出现了最多. 本来mapreducer只想写一篇的,可是发现写一篇太长了,所…
准备三份数据 t1 2067 t2 2055 t3 2055 t4 1200 t5 2367 t6 255 t7 2555 t8 12100 t9 20647 t10 245 t11 205 t12 100 t111 1067 t112 2155 t113 2065 t114 1290 t115 237 t116 25 t117 15 t118 1 t119 10647 t110 2995 t111 2057 t112 10044 t211 67 t212 55 t213 65 t214 90…
TopN的问题分为两种:一种是建是唯一的,还有是建非唯一.我们这边做的就是建是唯一的. 这里的建指得是:下面数据的第一列. 有一堆数据,想根据第一列找出里面的Top10. 如下: 关键:在map和reduce阶段都使用了TreeMap这个数据结构,他有从小到大的排序功能,所以排第一的最小,依次增大.限定大小为10 ,只要超过十,就把排在第一个的值给删除. 代码如下: package com.book.topn; import java.io.IOException; import java.ut…
众所周知,hadoop生态圈的多数组件都是使用java开发的. 那么使用Java API方式实现起来,显得要比其它语言效率更高,更原生态. 前面有一个Hadoop学习笔记02_MapReduce练习 是在Linux下直接使用的python2.7实现的.这里我试试windows下用 java 来练习实现. →_→ 确认过眼神~~ 我是新手,感觉IDEA创建maven要比eclipse方便,更加好用.更主要的是,我在eclipse里找了半天没找到maven  >_<||| 练习一:单词统计,wor…
Scala进阶之路-统计商家id的标签数以及TopN示例案例分析 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.项目需求 将“temptags.txt”中的数据进行分析,统计出商家id的评论标签数量,由于博客园无法上传大文件的文本,因此我把该文本的内容放在博客园的另一个链接了(需要的戳我),如果网页打不开的话也就可以去百度云盘里下载副本,链接:https://pan.baidu.com/s/1daRiwOVe6ohn42fTv6ysJg 密码:h6er. 我之前使用Had…
环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 推荐系统——协同过滤(Collaborative Filtering)算法ItemCF:基于item的协同过滤,通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性,基于item之间的相似性做出推荐.简单来讲就是:给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品. Co-occurrence Matrix(同现矩阵)和User Prefer…
环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 最应该推荐的好友TopN,如何排名? tom hello hadoop cat world hadoop hello hive cat tom hive mr hive hello hive cat hadoop world hello mr hadoop tom hive world hello tom world hive mr…
第10章 Hive实战之谷粒影音10.1 需求描述10.2 项目10.2.1 数据结构10.2.2 ETL原始数据10.3 准备工作10.3.1 创建表10.3.2 导入ETL后的数据到原始表10.3.3 向ORC表插入数据10.4 业务分析10.4.1 统计视频观看数Top1010.4.2 统计视频类别热度Top1010.4.3 统计出视频观看数最高的20个视频的所属视频类别以及对应视频类别的个数10.4.4 统计视频观看数Top50所关联视频的所属类别rank10.4.5 统计每个类别中的视…
一.概述 1.map-reduce是什么 Hadoop MapReduce is a software framework for easily writing applications which process vast amounts of data (multi-terabyte data-sets) in-parallel on large clusters (thousands of nodes) of commodity hardware in a reliable, fault-…
In the last post we saw how to write a MapReduce program for finding the top-n items of a dataset. The code in the mapper emits a pair key-value for every word found, passing the word as the key and 1 as the value. Since the book has roughly 38,000 w…
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…