问题描述:现有一批cookie日志,按照日期进行存放,如目录 “dir/2015-08-08” 下存放2015-08-08这一天的所有cookie.而目录 “/2015-08-08/” 下又根据数据文件名称的不同存放不同项目的cookie,如 “project-flag-cookie” 文件中存放的是 flag 项目相关的cookie. 实际需求:统计出某一天属于项目A的唯一cookie数是多少?(唯一cookie是指去重) 1.自定义PathFilter类由于项目是根据文件名字来区分,所以就要…

CombineFileInputFormat是一个抽象类.Hadoop提供了两个实现类CombineTextInputFormat和CombineSequenceFileInputFormat. 此案例让我明白了三点:详见 解读:MR多路径输入 和 解读:CombineFileInputFormat类 对于单一输入路径情况: //指定输入格式CombineFileInputFormat job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);…

本案例采用 MultipleInputs类 实现多路径输入的倒排索引.解读:MR多路径输入 package test0820; import java.io.IOException; import java.lang.reflect.Method; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; impo…

对于在一个MR-Job中使用多路径作为输入文件,一般有三种方法: 1).多次调用,加载不同路径: import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; //输入路径in01 in02 String in01 = "hdfs://RS5-112:9000/cs01/path01"; Strin…

HDFS被设计来存储大文件,而有时候会有大量的小文件生成,造成NameNode资源的浪费,同时也影响MapReduce的处理效率.有哪些方案可以合并这些小文件,或者提高处理小文件的效率呢? 1). 所有HDFS小文件数据导出到本地单个文件后,再存入HDFS [root@ncst ~]# hadoop fs -ls /test/in/small/ Found items -rw-r--r-- root supergroup -- : /test/ -rw-r--r-- root supergrou…

Swagger 默认显示所有api, 如果要做路径过滤,可以这样做. //过滤,只显示部分api app.UseSwagger(c=> { c.PreSerializeFilters.Add((swaggerDoc, httpReq) => { IDictionary<string, PathItem> paths = new Dictionary<string, PathItem>(); foreach (var path in swaggerDoc.Paths) {…

原文地址:反向路径过滤——reverse path filter 作者:pwp_cu 反向路径过滤——reverse path filter 一.原理先介绍个非对称路由的概念参考<Understanding Linux Network Internals>三十章,30.2. Essential Elements of RoutingSymmetric routes and asymmetric routesUsually, the route taken from Host A to Host…

问题描述:两种类型输入文件:address(地址)和company(公司)进行一对多的关联查询,得到地址名(例如:Beijing)与公司名(例如:Beijing JD.Beijing Red Star)的关联信息.可参考MR案例:Map-Join 1.map阶段:对比之前的单表关联可知,reduce阶段的key必须为关联两表的key,即address.Id = company.Id.则两表经过map处理输出的key必须是Id. Class Map<LongWritable, Text, Long…

1.map阶段:将单词和URI组成Key值(如“MapReduce :1.txt”),将词频作为value. 利用MR框架自带的Map端排序,将同一文档的相同单词的词频组成列表,传递给Combine过程,实现类似于WordCount的功能. Class Map<Longwritable, Text, Text, Longwritable>{ method map(){ //获取输入分片对应的文件名 String fileName=((FileSplit)context.getInputSpli…

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myWholeHadoop.HDFS.hdfs6; import java.io.IOException;import java.net.URI;import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;import org.apa…

在本地文件上传至HDFS过程中,很多情况下一个目录包含很多个文件,而我们需要对这些文件进行筛选,选出符合我们要求的文件,上传至HDFS.这时就需要我们用到文件模式. 在项目开始前,我们先掌握文件模式 1.文件模式 在某个单一操作中处理一系列文件是很常见的.例如一个日志处理的MapReduce作业可能要分析一个月的日志量.如果一个文件一个文件或者一个目录一个目录的声明那就太麻烦了,我们可以使用通配符(wild card)来匹配多个文件(这个操作也叫做globbing). Hadoop提供了两种方法…

首先大家都知道"/*"可以匹配所有url,包括带扩展名的,一般只用在过滤器上. 一般Spring-mvc的核心 <servlet> <servlet-name>springDispatcherServlet</servlet-name> <servlet-class>org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet</servlet-class> <init-param&…

开发过程中访问接口时经常用到jq来过滤json,用着觉得不是很爽,于是自己搞一个舒服的 ^_^ 先说需求: 输入:参数1:被过滤对象(json.dict.list), 参数2:过滤路径 输出:过滤结果(python对象),默认格式化输出结果,key按字母顺序排列 支持过滤方式: dict key过滤 .key dict key列表 .keys() dict value列表 .values() dict key,value对 .iterms() list过滤 .3 或 .[3] list负索引 .…

一.线上zk访问延迟特别高需要统计一段时间内的zk写入路径top10,实现如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import re,traceback def gen_range_hosts(path,n): new_path= "" try: re_match = re.match(r'(.*)"path":"(.*)","version"', path, re.M…

类似于Linux管道重定向机制,前一个Map的输出直接作为下一个Map的输入,形成一个流水线.设想这样一个场景:在Map阶段,数据经过mapper01和mapper02处理:在Reduce阶段,数据经过sort和shuffle后,交给对应的reducer处理.reducer处理后并没有直接写入到Hdfs, 而是交给了另一个mapper03处理,它产生的最终结果写到hdfs输出目录中. 注意:对任意MR作业,Map和Reduce阶段可以有无限个Mapper,但reduer只能有一个. packag…

SequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的key-value对而设计的一种平面文件(Flat File).在SequenceFile文件中,每一个key-value对被看做是一条记录(Record),基于Record的压缩策略,SequenceFile文件支持三种压缩类型: NONE: 对records不进行压缩; (组合1) RECORD: 仅压缩每一个record中的value值(不包括key); (组合2) BLOCK: 将一个block中的所有records(包括ke…

SequeceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持.这种二进制文件直接将<key, value>对序列化到文件中.可以使用这种文件对小文件合并,即将文件名作为key,文件内容作为value序列化到大文件中.这种文件格式有以下好处: 1). 支持压缩,且可定制为基于Record或Block压缩(Block级压缩性能较优)2). 本地化任务支持:因为文件可以被切分,因此MapReduce任务时数据的本地化情况应该是非常好的.3). 难度低:因为是Hadoop框架提供的API,业务…

现有一学生成绩数据,格式如下:<学号,姓名,学院,成绩>  //<id, name, institute, grade>. 需求描述:查询成绩大于等于60分的学生数据,按学院分组,组内按成绩从小到大排序. 使用SQL描述: Select * from table group by institute order by grade; 在MR下应该怎么做? 1.map阶段选择成绩>=60分的学生. Class SelectMapper method map(LongWritabl…

问题描述:现有 ip-to-hosts.txt 数据文件,文件中每行数据有两个字段:分别是ip地址和该ip地址对应的国家,以'\t'分隔.要求汇总不同国家的IP数,并以国家名为文件名将其输出.解读:MultipleOutputs类 测试数据:ip-to-hosts.txt 18.217.167.70 United States 206.96.54.107 United States 196.109.151.139 Mauritius 174.52.58.113 United States 142…

数据输入格式 InputFormat类用于描述MR作业的输入规范,主要功能:输入规范检查(比如输入文件目录的检查).对数据文件进行输入切分和从输入分块中将数据记录逐一读取出来.并转化为Map的输入键值对.细节详见解读:标准输入/输出格式 Hadoop中最常用的数据输入格式包括:TextInputFormat 和 KeyValueInputFormat. 1). TextInputFormat 是系统默认的数据输入格式,可以将文件的每一行解析成一个键值对.其中,Key是当前行在整个文件中的字节偏移…

字段解释: product_no:用户手机号: lac_id:用户所在基站: start_time:用户在此基站的开始时间: staytime:用户在此基站的逗留时间. product_no lac_id moment start_time user_id county_id staytime city_id -- :: -- :: -- :: -- :: -- :: -- :: -- :: -- :: -- :: -- :: 需求描述:  根据 lac_id 和 start_time 知道用户…

请参照wordcount实现一个自己的MapReduce,需求为:     a. 输入文件格式:        xxx,xxx,xxx,xxx,xxx,xxx,xxx     b. 输出文件格式:        xxx,20        xxx,30        xxx.40     c. 功能:根据命令行参数统计输入文件中指定关键字出现的次数,并展示出来        例如:hadoop jar xxxxx.jar keywordcount xxx,xxx,xxx,xxx(四个关键字) p…

在MapReduce中使用lzo压缩 1).首先将数据文件在本地使用lzop命令压缩.具体配置过详见配置hadoop集群的lzo压缩 //压缩lzop,解压缩lzop -d [root@ncst word]# lzop words.txt [root@ncst word]# ls words.txt words.txt.lzo 2).将lzo文件上传到hdfs [root@ncst word]# hadoop fs -put words.txt.lzo /test/in/words/[root@…

[外连接]是在[内连接]的基础上稍微修改即可.具体HQL语句详见Hive查询Join package join.map; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Lon…

本文是对Hive中[内连接]的Java-API的实现,具体的HQL语句详见Hive查询Join package join.map; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.i…

适用场景:一张表十分小[key不可重复].一张表非常大. 用法:在Job提交时,首先将小表加载到 DistributedCache 分布式缓存中,然后从DistributeCache中读取小表解析成 key/value 保存到内存中(可以放在Hash Map等容器中).然后扫描大表中的每条记录的 key 是否能在内存中找到相同 join key 的记录,如果有则直接输出结果. package join.map; import java.io.BufferedReader; import java…

"单表关联"这个实例要求从给出的数据中寻找所关心的数据,它是对原始数据所包含信息的挖掘. 需求:实例中给出 child-parent(孩子—父母)表,要求输出 grandchild-grandparent(孙子—爷奶)表. package test; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configurat…

可以继承基类Partitioner,也可以继承默认的HashPartitioner类,覆写其中的 getPartition() 方法实现自己的分区. 需求:本例是对上一个实例的改写,需求不变 package country; import java.io.IOException; import java.io.UnsupportedEncodingException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.h…

当数据量增大到超出了单个物理计算机存储容量时,有必要把它分开存储在多个不同的计算机中.那些管理存储在多个网络互连的计算机中的文件系统被称为"分布式文件系统".由于这些计算机是基于网络连接的,所以网络编程的那些复杂性都会涉及,这也造成了分布式文件系统比一般的磁盘存储文件系统更复杂.例如,其中最大的一个难题是如何使文件系统因其中一个节点失败而不造成数据丢失. Hadoop使用的分布式文件系统称为HDFS,即Hadoop Distributed Filesystem.在非正式或早期文档或配置…

使用gtest编写的测试案例通常本身就是一个可执行文件,因此运行起来非常方便.同时,gtest也为我们提供了一系列的运行参数(环境变量.命令行参数或代码里指定),使得我们可以对案例的执行进行一些有效的控制. 我这里就直接将所有命令行参数总结和罗列一下.如果想要获得详细的命令行说明,直接运行你的案例,输入命令行参数:/? 或 --help 或 -help 1. 测试案例集合 命令行参数 说明 --gtest_list_tests 使用这个参数时,将不会执行里面的测试案例,而是输出一个案例的列表.…