实验指导: 6.1 实验目的基于MapReduce思想,编写SecondarySort程序. 6.2 实验要求要能理解MapReduce编程思想,会编写MapReduce版本二次排序程序,然后将其执行并分析执行过程. 6.3 实验原理MR默认会对键进行排序,然而有的时候我们也有对值进行排序的需求.满足这种需求一是可以在reduce阶段排序收集过来的values,但是,如果有数量巨大的values可能就会导致内存溢出等问题,这就是二次排序应用的场景——将对值的排序也安排到MR计算过程之中,而不是单…

1.确定Hadoop处于启动状态 [root@neusoft-master ~]# jps 23763 Jps3220 SecondaryNameNode3374 ResourceManager2935 NameNode3471 NodeManager3030 DataNode 2. 在/usr/local/filecotent下新建hellodemo文件,并写入以下内容,以\t(tab键隔开) [root@neusoft-master filecontent]# vi hellodemohel…

代码: public class WordCount { public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { Job job = Job.getInstance(); job.setJobName("WordCount"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperCla…

前言 Mit6.824 是我在学习一些分布式系统方面的知识的时候偶然看到的,然后就开始尝试跟课.不得不说,国外的课程难度是真的大,一周的时间居然要学一门 Go 语言,然后还要读论文,进而做MapReduce 实验. 由于 MR(MapReduce) 框架需要建立在 DFS(Distributed File System)的基础上实现,所以本实验是通过使用多线程来模拟分布式环境.虽然难度上大大降低,但是通过该实验,还是会让我们对 MR 的核心原理有一个较为深刻的认识. 做实验之前我们需要先把经典的…

      实验目的1.准确理解Mapreduce的设计原理2.熟练掌握WordCount程序代码编写3.学会自己编写WordCount程序进行词频统计实验原理MapReduce采用的是“分而治之”的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个从节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单来说,MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总“.1.MapReduce的工作原理在分布式计算中,MapReduce框架负责处理了并行编程里分布式存储.工作调度,负载均衡…

现有某电商网站用户对商品的收藏数据,记录了用户收藏的商品id以及收藏日期,名为buyer_favorite1. buyer_favorite1包含:买家id,商品id,收藏日期这三个字段,数据以“\t”分割,样本数据及格式如下: 买家id   商品id    收藏日期 10181   1000481   2010-04-04 16:54:31 20001   1001597   2010-04-07 15:07:52 20001   1001560   2010-04-07 15:08:27 2…

日期:2019.10.30 博客期:114 星期三 实验6:Mapreduce实例——WordCount   实验说明: 1.          本次实验是第六次上机,属于验证性实验.实验报告上交截止日期为2018年11月16日上午12点之前. 2.          实验报告命名为:信1605-1班学号姓名实验六.doc. 实验目的 1.准确理解Mapreduce的设计原理 2.熟练掌握WordCount程序代码编写 3.学会自己编写WordCount程序进行词频统计 实验原理 MapRedu…

1.虚拟机集群搭建部署hadoop 利用VMware.centOS-7.Xshell(secureCrt)等软件搭建集群部署hadoop 远程连接工具使用Xshell: HDFS文件操作 2.1 HDFS接口编程 调用HDFS文件接口实现对分布式文件系统中文件的访问,如创建.修改.删除等 三.MAPREDUCE并行程序开发 求每年最高气温 本实验是编写完成相关代码后,将该项目打包成jar包,上传至centos后利用hadoop命令进行运行. import java.io.IOException;…

今天我们课上做了一个关于数据清洗的实验,具体实验内容如下: 1.数据清洗:按照进行数据清洗,并将清洗后的数据导入hive数据库中: 2.数据处理: ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 (video/article) ·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 (ip) ·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 (traffic) 3.数据可视化:将统计结果倒入MySql数据库中,通过图形化展示的方式展现出来. 本次主要是因为自己尚未掌握Hive的操作,之后得以请教本宿舍的大佬将hive 配…

一.写在之前的 1.1 回顾Map阶段四大步骤 首先,我们回顾一下在MapReduce中,排序和分组在哪里被执行: 从上图中可以清楚地看出,在Step1.4也就是第四步中,需要对不同分区中的数据进行排序和分组,默认情况下,是按照key进行排序和分组. 1.2 实验场景数据文件 在一些特定的数据文件中,不一定都是类似于WordCount单次统计这种规范的数据,比如下面这类数据,它虽然只有两列,但是却有一定的实践意义. 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 (1)如果按照第一列升序排列,当…

一.MapReduce中有哪些常见算法 (1)经典之王:单词计数 这个是MapReduce的经典案例,经典的不能再经典了! (2)数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重. (3)排序:按某个Key进行升序或降序排列 (4)TopK:对源数据中所有数据进行排序,取出前K个数据,就是TopK. 通常可以借助堆(Heap)来实现TopK问题. (5)选择:关系代数基…

一.问题背景 现在的移动刚一通话就可以在网站上看自己的通话记录,以前是本月只能看上一个月.不过流量仍然是只能看上一月的. 目的就是找到用户在一段时间内的上网流量. 本文并没有对时间分组.下一节进行分区,有兴趣的参看下一篇. 二.数据集分析 可以看出实际数据集并不是每个字段都有值,但是还好,完整地以tab隔开了,数据格式还是不错的,我们需要的上行下行数据都有,没有缺失值.其实这个需要在程序中处理,如果不在的话 该怎么办. 1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-…

一.输入格式 (1)输入分片记录 ①JobClient通过指定的输入文件的格式来生成数据分片InputSplit: ②一个分片不是数据本身,而是可分片数据的引用: ③InputFormat接口负责生成分片: 源码位置:org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input包(新) org.apache.hadoop.mapred.lib 包(旧) 查看其中FileInputFormat类中的getSplits()方法: computeSplitSize()函数决定分片大小:…

前言:来园子已经有8个月了,当初入园凭着满腔热血和一脑门子冲动,给自己起了个响亮的旗号“大数据 小世界”,顿时有了种世界都是我的,世界都在我手中的赶脚.可是......时光飞逝,岁月如梭~~~随手一翻自己的博客,可视化已经快占据了半壁江山,思来想去,还是觉得把一直挂在嘴头,放在心头的大数据拿出来说说,哦不,是拿过来学学.入园前期写了有关Nutch和Solr的自己的一些阅读体会和一些尝试,挂着大数据的旗号做着爬虫的买卖.可是,时间在流失,对于大数据的憧憬从未改变,尤其是Hadoop一直让我魂牵梦绕…

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…

PageRank对网页排名的算法,曾是Google发家致富的法宝.以前虽然有实验过,但理解还是不透彻,这几天又看了一下,这里总结一下PageRank算法的基本原理. 一.什么是pagerank PageRank的Page可是认为是网页,表示网页排名,也可以认为是Larry Page(google 产品经理),因为他是这个算法的发明者之一,还是google CEO(^_^).PageRank算法计算每一个网页的PageRank值,然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序.它的思想是模拟一个悠闲的…

作业题目 位系统下进行本地编译的安装方式 选2 (1) 能否给web监控界面加上安全机制,怎样实现?抓图过程 (2)模拟namenode崩溃,例如将name目录的内容全部删除,然后通过secondary namenode恢复namenode,抓图实验过程 (3) 怎样改变HDFS块大小?实验验证并抓图过程 (4) 把secondary namenode和namenode分离,部署到单独的节点,抓图实验过程 (5) 在Hadoop集群实施成功后,再次格式化名称节点,请问此时datanode还能加入…

Hadoop研发在java环境的拓展 一 背景 由于一直使用hadoop streaming形式编写mapreduce程序,所以目前的hadoop程序局限于python语言.下面为了拓展java语言研发,本次实验使用window系统,maven打包,centos系统mapr环境运行. 二 步骤 1 查看hadoop版本,命令 Hadoop version,获得版本号hadoop2.7.0 2 编写pow文件,注意hadoop2.7依赖, <dependency> <groupId>…

英文原文:<MapReduce Patterns, Algorithms, and Use Cases> https://highlyscalable.wordpress.com/2012/02/01/mapreduce-patterns/ 在这篇文章里总结了几种网上或者论文中常见的MapReduce模式和算法,并系统化的解释了这些技术的不同之处.所有描述性的文字和代码都使用了标准hadoop的MapReduce模型,包括Mappers, Reduces, Combiners, Partiti…

(只有文字没有图,图请参考http://research.google.com/archive/mapreduce.html) MapReduce: 一种简化的大规模集群数据处理法 翻译:风里来雨里去 原文:MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 作者:JeffreyDean and Sanjay Ghemawat 转载请保留以上信息 摘要 MapReduct是一个用于处理与生成大型数据集的编程模型及相关实现.用户分别指定一…

:对云计算的看法 内容 :使用MapReduce求每年最低温度 内容 :求温度平均值能使用combiner吗? 内容 :使用Hadoop流求最高温度(awk脚本) 内容 :使用Hadoop流求最高温度(Python语言) 内容 :MapReduce是否可以自动识别新增节点? 内容 :使用Hadoop公平调度器 内容 中新增节点后,DataNode无法启动 运行环境说明 1.1  硬软件环境 线程,主频2.2G,6G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 buil…

原文:http://www.infotech.ac.cn/article/2012/1003-3513-28-2-60.html MapReduce原理及其主要实现平台分析 亢丽芸, 王效岳, 白如江 摘要 关键词: MapReduce; 实现平台; Hadoop; Phoenix; Disco; Mars Analysis of MapReduce Principle and Its Main Implementation Platforms Kang Liyun, Wang Xiaoyue,…

6.1 测量MapReduce和环境的性能指标 性能调优的基础系统的性能指标和实验数据.依据这些指标和数据,才能找到系统的性能瓶颈.性能指标和实验数据要通过一系列的工具和过程才能得到. 这部分里,将介绍Hadoop自带的工具和性能指标.还将捎带介绍性能监控工具. 6.1.1 作业统计数据抽取工具 这一章中介绍的很多技术都需要从Hadoop中抽取作业和任务的性能指标.有以下三种办法抽取这些统计数据: 用JobTracker UI来查看作业和任务的计数器. 用Hadoop CLI(命令行界面)来查看…

一.实验目标 编写Mapreduce程序,以Hbase表数据为Map输入源,计算结果输出到HDFS或者Hbase表中. 在非CDH5的Hadoop集群环境中,将编写好的Mapreduce程序整个工程打成Jar包提交到Hadoop集群中运行. 本文记录实验过程中的遇到的问题及解决思路. 简单描述集群环境:Hadoop2.6, Hbase0.98 . 1.因Mapreduce程序中使用到了Hbase的Java API ,那么必须把Hbase的相应的lib包,复制到Hadoop集群环境中的每个节点的H…

随着越来越多的公司采用Hadoop,它所处理的问题类型也变得愈发多元化.随着Hadoop适用场景数量的不断膨胀,控制好怎样执行以及何处执行map任务显得至关重要.实现这种控制的方法之一就是自定义InputFormat实现. InputFormat 类是Hadoop Map Reduce框架中的基础类之一.该类主要用来定义两件事情: 数据分割(Data splits) 记录读取器(Record reader) 数据分割 是Hadoop Map Reduce框架中的基础概念之一,它定义了单个Map任…

版本号:CDH5.0.0,HDFS:2.3.0,Mapreduce:2.3.0,Yarn:2.3.0. 场景描写叙述:求一组数据中依照不同类别的最大值,比方,例如以下的数据: data1: A,10 A,11 A,12 A,13 B,21 B,31 B,41 B,51 data2: A,20 A,21 A,22 A,23 B,201 B,301 B,401 B,501 最后输出为: A,23 B,501 假如这种逻辑的mapreduce数据流例如以下: 假设C组数据比較多,同一时候假设集群有2个…

简单介绍一下项目背景——很简单,作死去接下老师的活,然后一干就是半个月,一直忙着从零基础到使用Hadoop中的MapReduce来解决一个实际问题,也就是用来计算一个数据量较大的二度朋友关系. 那么首先是我的上一篇博文:Hadoop之初体验 上一篇博文是将所有的准备前的环境搭建起来了,接下来就HDFS的一些基本的命令操作,那么这些命令如果是想要使用Hadoop的话,那么你就应当熟练的使用(类似于Linux中的命令,那么使用时稍微参考一下,时间不长就能够熟悉) 下边开始介绍MapReduce. 为…

相信每个程序员在编程时都会问自己两个问题“我如何完成这个任务”,以及“怎么能让程序运行得更快”.同样,MapReduce计算模型的多次优化也是为了更好地解答这两个问题. MapReduce计算模型的优化涉及了方方面面的内容,但是主要集中在两个方面:一是计算性能方面的优化:二是I/O操作方面的优化.这其中,又包含六个方面的内容. 1. 任务调度 任务调度是Hadoop中非常重要的一环,这个优化又涉及两个方面的内容.计算方面:Hadoop总会优先将任务分配给空闲的机器,使所有的任务能公平地分享系统资…

版本:CDH5.0.0,HDFS:2.3.0,Mapreduce:2.3.0,Yarn:2.3.0. 场景描述:求一组数据中按照不同类别的最大值,比如,如下的数据: data1: A,10 A,11 A,12 A,13 B,21 B,31 B,41 B,51 data2: A,20 A,21 A,22 A,23 B,201 B,301 B,401 B,501 最后输出为: A,23 B,501 假如这样的逻辑的mapreduce数据流如下: 假设C组数据比较多,同时假设集群有2个节点,那么这个任…

源代码放在我的github上,想细致了解的可以访问:TriangleCount on github 一.实验要求 1.1 实验背景         图的三角形计数问题是一个基本的图计算问题,是很多复杂网络分析(比如社交网络分析)的基础.目前图的三角形计数问题已经成为了 Spark 系统中 GraphX 图计算库所提供的一个算法级 API.本次实验任务就是要在 Hadoop 系统上实现图的三角形计数任务. 1.2 实验任务         一个社交网络可以看做是一张图(离散数学中的图).社交网络中…