现有一个某电商网站的数据文件,名为buyer_favorite1,记录了用户收藏的商品以及收藏的日期,文件buyer_favorite1中包含(用户id,商品id,收藏日期)三个字段,数据内容以“\t”分割,由于数据很大,所以为了方便统计我们只截取它的一部分数据,内容如下: 买家id   商品id    收藏日期         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         …

原文链接http://www.aboutyun.com/thread-7091-1-1.html 1.思想起源: 我们在学习mapreduce,首先我们从思想上来认识.其实任何的奇思妙想,抽象的,好的想法.都来源于我们生活,而我们也更容易理解我们身边所发生事情.所以下面一篇便是从生活的角度,来让我们理解,什么是mapreduce.Hadoop简介(1):什么是Map/Reduce 2.设计思路 我们从思想上认识了mapreduce,那么mapreduce具体是什么,我们需要看得见,摸得着.我们该…

  此篇是在零基础学习hadoop到上手工作线路指导(初级篇)的基础,一个继续总结.五一假期:在写点内容,也算是总结.上面我们会了基本的编程,我们需要对hadoop有一个更深的理解:hadoop分为hadoop1.X.hadoop2.X,并且还有hadoop生态系统.这里只能慢慢介绍了.一口也吃不成胖子. hadoop 1.x分为mapreduce与hdfs 其中mapreduce是很多人都需要迈过去的槛,它比较难以理解,我们有时候即使写出了mapreduce程序,但是还是摸不着头脑.我们不知道…

我看过的比较全的文章.赞一下 原文链接:http://www.aboutyun.com/thread-8329-1-1.html 问题导读: 1.hadoop编程需要哪些基础?2.hadoop编程需要注意哪些问题?3.如何创建mapreduce程序及其包含几部分?4.如何远程连接eclipse,可能会遇到什么问题?5.如何编译hadoop源码? 阅读此篇文章,需要些基础下面两篇文章零基础学习hadoop到上手工作线路指导(初级篇) http://www.aboutyun.com/thread-6…

问题导读: 1.hadoop编程需要哪些基础? 2.hadoop编程需要注意哪些问题? 3.如何创建mapreduce程序及其包含几部分? 4.如何远程连接eclipse,可能会遇到什么问题? 5.如何编译hadoop源码? 阅读此篇文章,需要些基础下面两篇文章 零基础学习hadoop到上手工作线路指导(初级篇) 零基础学习hadoop到上手工作线路指导(中级篇) 如果看过的话,看这篇不成问题,此篇讲hadoop编程篇. hadoop编程,hadoop是一个Java框架,同时也是编程的一次革命,…

此篇是在零基础学习hadoop到上手工作线路指导(初级篇)的基础,一个继续总结. 五一假期:在写点内容,也算是总结.上面我们会了基本的编程,我们需要对hadoop有一个更深的理解: hadoop分为hadoop1.X.hadoop2.X,并且还有hadoop生态系统.这里只能慢慢介绍了.一口也吃不成胖子. hadoop 1.x分为 mapreduce与hdfs 其中mapreduce是很多人都需要迈过去的槛,它比较难以理解,我们有时候即使写出了mapreduce程序,但是还是摸不着头脑. 我们不…

回 到 目 录 最近要从网上抓取数据下来,然后hadoop来做存储和分析. 呆毛王赛高 月子酱赛高 小唯酱赛高 目录 安装hadoop1.0.3 HDFS wordcount mapreduce去重 mapreduce算平均分 mapreduce排序 hbase的配置 使用java操作hbase hbase存储数据的方式 HFile的存储格式 设计hbase表结构 hive 安装hadoop1.0.3 ubuntu中安装hadoop 1.0.3 ------------伪分布式安装-------…

这学期刚好开了一门大数据的课,就是完完全全简简单单的介绍的那种,然后就接触到这里面最被人熟知的Hadoop了.看了官网的教程[吐槽一下,果然英语还是很重要!],嗯啊,一知半解地搭建了本地和伪分布式的,然后是在没弄懂,求助了Google,搞来了一台机子,嗯,搭了个分布式的.其实是作业要求啦,觉得自己平时用单机的完全够了啦~ 然后被要求去做个WordCount和数据去重的小例子,嗯啊,我就抱着半桶水的Java知识就出发走向“大数据“[其实很小]了. 立马求助官网[官网就是好,虽然看的慢,英语技术两不…

前言:圣诞节来了,我怎么能虚度光阴呢?!依稀记得,那一年,大家互赠贺卡,短短几行字,字字融化在心里:那一年,大家在水果市场,寻找那些最能代表自己心意的苹果香蕉梨,摸着冰冷的水果外皮,内心早已滚烫.这一年……我在博客园-_-#,希望用dt的代码燃烧脑细胞,温暖小心窝. 上篇<Hadoop阅读笔记(一)——强大的MapReduce>主要介绍了MapReduce的在大数据集上处理的优势以及运行机制,通过专利数据编写Demo加深了对于MapReduce中输入输出数据结构的细节理解.有了理论上的指导,仍…

1. 设计思路 去重,重点就是无论某个数据在文件中出现多少次,最后只是输出一次就可以. 根据这一点,我们联想到在reduce阶段数据输入形式是 <key, value list>,只要是key相同的,在shuffle阶段都会聚合在一起,所以只要在map阶段将要去重的数据作为key值就可以达到目的. 2. 具体实现 package moverepeat; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration…

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-…

编程实现单词去重要用到NullWritable类型. NullWritable: NullWritable 是一种特殊的Writable 类型,由于它的序列化是零长度的,所以没有字节被写入流或从流中读出,可以用作占位符.比如,在MapReduce 中,在不需要这个位置的时候,键或值能够被声明为NullWritable,从而有效存储一个不变的空值. 通过调用NullWritable.get() 方法来检索. 单词去重我们最后要输出的形式是<单词>,所以值可以声明为NullWritable. 代码…

数据去重: 原理(理解):Mapreduce程序首先应该确认<k3,v3>,根据<k3,v3>确定<k2,v2>,原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次.Reduce的输出是不重复的数据,也就是每一行数据作为key,即k3.而v3为空或不需要设值.根据<k3,v3>得到k2为每一行的数据,v2为空.根据MapReduce框架设值可知,k1为每行的起始位置,v1为每行的内容.因此,v1需要赋值给k2,使得原来的v1作为新的k2,从而两个或更多文…

数据去重主要是为了利用并行化的思想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. 示例文件内容: 此处应有示例文件 设计思路 数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次. 自然就想到将同一数据的所有记录都交给一台reduce机器,无路这个数据出现多少次,只要在最终结果中输出一次就可以了. 具体就是reduce的输入应该以数据作为key,而对value-list没有要求. 当reduce收到一个…

实现原理分析: map函数数将输入的文本按照行读取,   并将Key--每一行的内容   输出    value--空. reduce  会自动统计所有的key,我们让reduce输出key->输入的key    value->空,这样就利用reduce自动合并相同的key的原理实现了数据去重. 源代码: package com.duking.hadoop; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configurat…

参考:http://eric-gcm.iteye.com/blog/1807468 例子1: 概要:数据去重 描述:将file1.txt.file2.txt中的数据合并到一个文件中的同时去掉重复的内容 file1: 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 201…

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. 数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次.在MapReduce流程中,map的输出<key,value>经过shuffle过程聚集成<key,value-list>后交给reduce.我们自然而然会想到将同一个数据的所有记录都交给一台reduce机器,无论这个数据出现多少次,只要在…

一.原理分析 Mapreduce的处理过程,由于Mapreduce会在Map~reduce中,将重复的Key合并在一起,所以Mapreduce很容易就去除重复的行.Map无须做任何处理,设置Map中写入context的东西为不作任何处理的行,也就是Map中最初处理的value即可,而Reduce同样无须做任何处理,写入输出文件的东西就是,最初得到的Key. 我原来以为是map阶段用了hashmap,根据hash值的唯一性.估计应该不是... Map是输入文件有几行,就运行几次. 二.代码 2.1…

1.项目名称: 2.程序代码: package com.dedup; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce…

package com.bank.service; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.NullWrita…

三个文件 2017-03-10 a2017-03-11 b2017-03-12 d2017-03-13 d2017-03-142017-03-15 a 2017-03-10 e2017-03-11 b2017-03-12 c2017-03-132017-03-14 h2017-03-15 a2017-03-17 p 2017-03-102017-03-11 b2017-03-122017-03-13 d2017-03-142017-03-15 f2017-03-16 o import java.…

业务场景大概是这样的,这里由两个hive表格,tableA 和 tableB, 格式内容都是这样的: uid cate1 cate2 在hive QL中,我们知道union有着自动去重的功能,但是那是真对几行内容完全一致的情况下才可以.现在我们要进行去重的情况是根据uid进行去重. 也就是说可能存在这种情况: 1234 老师 唱歌 1234 老师 跳舞 对于hive表格中的这两行数据我们只想要保留其中的一行. 针对这种情况,我们做的大致思路就是,取两个表格数据的时候同时人为加上一个flag,然后…

案例二:去重(shuffle/HashSet等方法)shuffle主要针对的是key去重HashSet主要针对values去重…

案例二:去重(shuffle/HashSet等方法)shuffle主要针对的是key去重HashSet主要针对values去重…

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…

我不喜欢照搬书上的东西,我觉得那样写个blog没多大意义,不如直接把那本书那一页告诉大家,来得省事.我喜欢将我自己的理解.所以我会说说我对于Hadoop对大量数据进行处理的理解.如果有理解不对欢迎批评指责,不胜感激. Hadoop为何有如此能耐? Hadoop之所以能处理大量数据,是因为他提供了一个让大量机器同时处理问题的一个框架,而且高扩展性,可以随时添加机器进来.我曾经和学长讨论过Hadoop和高性能计算机,当时我说这个就像,小白对阵大侠,大侠是高性能计算,小白是普通机器.大侠只有一个,小白…

继上篇了解了使用MapReduce计算平均数以及去重后,我们再来一探MapReduce在排序以及单表关联上的处理方法.在MapReduce系列的第一篇就有说过,MapReduce不仅是一种分布式的计算方法,更是一种解决问题的新思维.新思路.将原先看似可以一条龙似的处理一刀切成两端,一端是Map.一端是Reduce,Map负责分,Reduce负责合. 1.MapReduce排序 问题模型: 给出多个数据文件输入如: sortfile1.txt 11 13 15 17 19 21 23 25 27…

一.问题定义 我在网上找了些,关于二度人脉算法的实现,大部分无非是通过广度搜索算法来查找,犹豫深度已经明确了2以内:这个算法其实很简单,第一步找到你关注的人:第二步找到这些人关注的人,最后找出第二步结果中出现频率最高的一个或多个人(频率这块没完成),即完成. 但如果有千万级别的用户,那在运算时,就肯定会把这些用户的follow 关系放到内存中,计算的时候依次查找:先说明下我没有明确的诊断对比,这样做的效果一定没 基于hadoop实现的好:只是自己,想用hadoop实现下,最近也在学:若有不足的地…

在工作中,很多时候都是用hive或pig来自动化执行mr统计,但是我们不能忘记原始的mr.本文记录了一些通过mr来完成的经典的案例,有倒排索引.数据去重等,需要掌握. 一.使用mapreduce实现倒排索引  倒排索引(Inverted index),也常被称为反向索引.置入档案或反向档案,是一种索引方法,被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射.它是文档检索系统中最常用的数据结构.通过倒排索引,可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表.  之所以称之为倒排索引,…

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…