MapReduce--平均分,最高,低分以及及格率的计算 计算班级的平均分,以及个人的最高最低分,以及每个班级的及格率. 来先看一下我的数据. 时间 班级 姓名 科目 成绩 20180501 1708a1 li bishi 80 20180501 1708a1 li jishi 55 20180501 1708a1 li project 90 20180501 1708a1 li2 bishi 80 20180501 1708a1 li2 jishi 20 20180501 1708a1 li2…

MapReduce Input Split(输入分/切片)详解 public static long getMaxSplitSize(JobContext context) { return context.getConfiguration().getLong(SPLIT_MAXSIZE, Long.MAX_VALUE); } 如果没有设置这maxsize默认是Long.MAX_VALUE public static long getMinSplitSize(JobContext job) {…

-- ORDER_TIME datetime NOT NULL(字段类型)SELECTso.`ID`,so.`ORDER_TIME`,NOW(),CONCAT(ROUND(TIMESTAMPDIFF(MINUTE,so.`ORDER_TIME`,NOW())/60,1),'') AS hourLaterFROM se_seal_order soWHERE so.id=#{orderId};…

文章目录 11.查询至少有一门课与学号为'01'的学生所学课程相同的学生的学号和姓名 12.查询和'01'号同学所学课程完全相同的其他同学的学号 13.查询两门及其以上不及格课程的同学的学号,姓名及其平均成绩 16.检索01课程分数小于60,按分数降序排列的学生信息 17.按平均成绩从高到低显示所有同学的所有课程的成绩以及平均成绩 18.查询各科成绩最高分,平均分,最低分,及格率,中等率,优良率,优秀率 20.查询学生的总成绩并进行排名 11.查询至少有一门课与学号为'01'的学生所学课程相同的…

简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 映射(Mapping)对集合里的每个目标应用同一个操作.即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mappi…

(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…

一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃?   MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 映射(Mapping)对集合里的每个目标应用同一个操作.即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mapping. 化简(Reducing…

MapReduce原理与设计思想 简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子:你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 映射(Mapping)对集合里的每个目标应用同一个操作.即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在…

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…

转自:http://www.cnblogs.com/wuyudong/p/mapreduce-principle.html 简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 映射(Mapping)对集合里…

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters(MapReduce: 简化大型集群下的数据处理) 作者:Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat Abstract(摘要) MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users s…

对于MapReduce编程,大概率的流程用过的人或多或少都清楚,但是归结到细节上,就有的地方不清楚了,下面根据自己的疑问,加上从网上各处,找到的被人的描述,最自己的疑问做出回答. 1. MapReduce 和 HDFS有什么关系? 首先,HDFS和MapReduce是Hadoop最核心的设计: 对于HDFS,即Hadoop Distributed File System,它是Hadoop的存储基础,是数据层面的,提供海量的数据存储:而MapReduce,则是一种引擎或者编程模型,可以理解为数据的…

Hadoop解决大规模数据分布式计算的方案是MapReduce.MapReduce既是一个编程模型,又是一个计算框架.也就是说,开发人员必须基于MapReduce编程模型进行编程开发,然后将程序通过MapReduce计算框架分发到Hadoop集群中运行.我们先看一下作为编程模型的MapReduce. MapReduce编程模型 MapReduce是一种非常简单又非常强大的编程模型. 简单在于其编程模型只包含map和reduce两个过程,map的主要输入是一对<key , value>值,经过m…

很多时候,定义清楚问题比解决问题更难. 什么是MapReduce? 它不是一个产品,而是一种解决问题的思路,它有多个工程实现,Google在论文中也给出了它自己的工程架构实现. MapReduce这个编程模型解决什么问题? 能够用分治法解决的问题,例如: 网页抓取 日志处理 索引倒排 查询请求汇总 … 画外音:能够发现,现实中有许多基于分治的应用需求. 为什么是Google,发明了这个模型? Google网页抓取,分析,倒排的多个应用场景,当时的技术体系,解决不了Google大数据量高并发量的需…

lightGBM与XGBoost的区别:(来源于:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1588002707760744935&wfr=spider&for=pc) 切分算法(切分点的选取) 占用的内存更低,只保存特征离散化后的值,而这个值一般用8位整型存储就足够了,内存消耗可以降低为原来的1/8. 降低了计算的代价:预排序算法每遍历一个特征值就需要计算一次分裂的增益,而直方图算法只需要计算k次(k可以认为是常数),时间复杂度从O(#data#feature)优化…

目录 5.1 案例分析:单词计数 1.设计思路 2.程序源代码 3.程序解读 4.程序运行 5.2 案例分析:数据去重 1.设计思路 2.编写程序 3.程序解读 4.程序运行 5.3 案例分析:求平均分 1.设计思路 2.程序源码 本章通过几个案例详细讲解MapReduce程序的编写与运行. 5.1 案例分析:单词计数 假如有这样一个例子,需要统计过去10年计算机论文中出现次数最多的几个单词,以分析当前的热点研究议题是什么.那么,在将论文样本收集完毕之后,接下来应该怎样做呢? 这一经典的单词计数…

MapReduce 源自于Google的MapReduce论文,Hadoop MapReduce是Google MapReduce克隆版 MapReduce适合PB级以上海量数据的离线处理 MapReduce不擅长的地方 实时计算,不能像MySQL一样,在毫秒级或者秒级内返回结果 流式计算,MapReduce的输入数据集是静态的,不能动态变化,MapReduce自身的设计特点决定了数据源必须是静态的 DAG计算,spark可以比较好的计算DAG这种模型,MapReduce不太适合 MapRedu…

说明:參考Mahout FP算法相关相关源代码. 算法project能够在FP关联规则计算置信度下载:(仅仅是单机版的实现,并没有MapReduce的代码) 使用FP关联规则算法计算置信度基于以下的思路: 1. 首先使用原始的FP树关联规则挖掘出全部的频繁项集及其支持度:这里须要注意,这里是输出全部的频繁项集,并没有把频繁项集合并,所以须要改动FP树的相关代码,在某些步骤把全部的频繁项集输出:(ps:參考Mahout的FP树单机版的实现,进行了改动,暂不确定是否已经输出了全部频繁项集) 为举例简…

在过去几年,Apache Spark的採用以惊人的速度添加着,通常被作为MapReduce后继,能够支撑数千节点规模的集群部署. 在内存中数 据处理上,Apache Spark比MapReduce更加高效已经得到广泛认识:可是当数据量远超内存容量时,我们也听到了一些机构在Spark使用 上的困扰. 因此,我们与Spark社区一起.投入了大量的精力做Spark稳定性.扩展性.性能等方面的提升.既然Spark在GB或TB级别数据上执行 良好.那么它在PB级数据上也应当相同如此. 为了评估这些工作,近…

网上查阅一些资料,收集整理如下: 1. 通用性 spark更加通用,spark提供了transformation和action这两大类的多个功能api,另外还有流式处理sparkstreaming模块.图计算GraphX等等:mapreduce只提供了map和reduce两种操作,流计算以及其他模块的支持比较缺乏. 2. 内存利用和磁盘开销 MapReduce的设计:中间结果需要写磁盘,Reduce写HDFS,多个MR之间通过HDFS交换数据,,可以提高可靠性,减少内存占用,但是牺牲了性能. S…

Log4j建议只使用四个级别,优先级从高到低分别是 ERROR.WARN.INFO.DEBUG.通过在这里定义的级别,您可以控制到应用程序中相应级别的日志信息的开关.比如在这里定义了INFO级别,则应用程序中所有DEBUG级别的日志信息将不被打印出来,也是说大于等于的级别的日志才输出. 话不多说,更多的例子直接戳这 Log日志级别从高到低排序 ERROR.WARN.INFO.DEBUG…

接着继续研究阵列天线设计,得到了电流幅度分布或功率分布之后,就可以进行阵列设计或馈电网络设计了,之前利用HFSS仿真过单列的串馈天线,后面会继续复习熟悉一下,本次我找了一篇硕士论文利用威尔金森功分器来设计了48单元的大阵列,引用论文为<低副瓣平面阵列天线设计>2008 杜卫民著,作者使用公式利用matlab计算的taylor分布,我在这里仍然直接使用matlab窗函数来求电流幅度分布,得到的结果和作者计算是一致的,证明了该方法的正确性如下所示: 作者计算的48单元对称分布的24单元列表如下:…

在<谷歌 MapReduce 初探>中,我们通过统计词频的 WordCount 经典案例,对 Google 推出的 MapReduce 编程模型有了一个认识,但是那种认识,还只是停留在知道有那么个模型存在,并没有认识到骨子里.而且上次初探,也遗留了很多猜想和疑问,这次不妨让我们深入去认识一下 MapReduce,希望能达到一个质的认识. 重点回顾 MapReduce 主要思想是分治法.采取分而治之的思想,将一个大规模的问题,分成多个小规模的问题,把多个小规模问题解决,然后再合并小规模问题的结果…

简介 当我们要统计数亿文本的词频,单个机器性能一般,况且是数亿级数据,处理是十分缓慢的,对于这样的任务,希望的是多台电脑共同处理,大幅度减少任务时间.联合多台电脑一起工作的系统就是分布式系统. 最近在学MIT6.824分布式系统课程,第一个Lab就是MapReduce,MapReduce是Google公司2004年发表的一篇论文,介绍很多任务都可以分为两步操作--Map和Reduce(比如要统计词频,Map分别对每个文件生成单词和单一数目,分不同区块保存,Reduce对不同区块进行统计,得到最终…

格林威治时间即UTC/GMT时间,1970年01月01日00时00分00秒(即UTC+8的北京时间1970年01月01日08时00分00秒)计算代码如下: /** * 获取指定时间到格林威治时间的秒数 * UTC:格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒(UTC+8北京时间1970年01月01日08时00分00秒) * @param time * @return */ public static long diffSeconds(String time){ Calendar cale…

MongoDb 用 mapreduce 统计留存率(金庆的专栏)留存的定义采用的是新增账号第X日:某日新增的账号中,在新增日后第X日有登录行为记为留存 输出如下:(类同友盟的留存率显示)留存用户注册时间    新增用户  留存率                      1天后   2天后   3天后   4天后   5天后  6天后  7天后  14天后  30天后2015-09-17  2300      20.7 %  15.6 %  13 %    11.3 %  9.9 %      …

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现. MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1. Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2. hadoop 学习笔…

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…

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现,MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1.Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2.hadoop 学习笔记:m…

1017 A除以B(20 分) 本题要求计算 A/B,其中 A 是不超过 1000 位的正整数,B 是 1 位正整数.你需要输出商数 Q 和余数 R,使得 A=B×Q+R 成立. 输入格式: 输入在一行中依次给出 A 和 B,中间以 1 空格分隔. 输出格式: 在一行中依次输出 Q 和 R,中间以 1 空格分隔. 输入样例: 123456789050987654321 7 输出样例: 17636684150141093474 3 模拟手动除法过程 C++代码如下: #include<iostre…