我们继续通过项目强化掌握Combiner和Partitioner优化Hadoop性能 1.项目介绍 本项目我们使用明星搜索指数数据,分别统计出搜索指数最高的男明星和女明星. 2.数据集 3.分析 基于项目的需求,我们通过以下几步完成: 1.编写Mapper类,按需求将数据集解析为key=gender,value=name+hotIndex,然后输出. 2.编写Combiner类,合并Mapper输出结果,然后输出给Reducer. 3.编写Partitioner类,按性别,将结果指定给不同的Re…

项目介绍 本项目我们使用明星搜索指数数据,分别统计出搜索指数最高的男明星和女明星. 数据集 明星搜索指数数据集,如下图所示.猛戳此链接下载数据集 思路分析 基于项目的需求,我们通过以下几步完成: 1.编写 Mapper类,按需求将数据集解析为 key=gender,value=name+hotIndex,然后输出. 2.编写 Combiner 类,合并 Mapper 输出结果,然后输出给 Reducer. 3.编写 Partitioner 类,按性别,将结果指定给不同的 Reduce 执行. 4…

这个前提需要注意:好友之间的关系是单向的,我的好友队列里有你,你的里面不一定有我.所以思考方式需要改变. 共同好友: 某两个人的好友队列里都有的人. 第一个mapper 和 reducer 简单说:找出 有谁把我当朋友呗. 他们的共同好友有我啦. 第二个 mapper 和 reducer 将他们的共同好友都统计在一起了.(他们共同好友不单只有你) .. 代码待完成.…

Dijkstra 算法,用于对有权图进行搜索,找出图中两点的最短距离,既不是DFS搜索,也不是BFS搜索. 把Dijkstra 算法应用于无权图,或者所有边的权都相等的图,Dijkstra 算法等同于BFS搜索. http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/31/2615833.html 2.算法描述 1)算法思想:设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示,初始时S中只有一个源…

//对传入sp的字符进行统计,三组两个相连字母“ea”"ou""iu"出现的次数,并将统计结果存入ct所指的数组中. #include <stdio.h> #include <string.h> #pragma warning (disable:4996) void fun(char*sp ,int *ct) { , b=, c=; while (*sp != '\0') { if (*sp == 'e')//利用if多重并列判断. { sp…

http://bbs.chinaunix.net/thread-1680208-1-1.html 如何找出 python list 中有重复的项 http://www.cnblogs.com/feisky/archive/2012/12/06/2805251.html 比较容易记忆的是用内置的setl1 = ['b','c','d','b','c','a','a']l2 = list(set(l1))print l2 还有一种据说速度更快的,没测试过两者的速度差别l1 = ['b','c','d…

题目大意 https://leetcode.com/problems/kth-smallest-element-in-a-bst/description/ 230. Kth Smallest Element in a BST Given a binary search tree, write a function kthSmallest to find the kth smallest element in it. Note: You may assume k is always valid,…

前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些. 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶的数(10000中最小的),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完后,堆中的10000个数就是所需的最大的10000个.建堆时间复杂度是O(mlogm),算法的时间复杂度为O(nmlogm)(n为10亿,m为10000). 优化的方法:可以把…

海量数据中找出前k大数(topk问题) 前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些. 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶的数(10000中最小的),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完后,堆中的10000个数就是所需的最大的10000个.建堆时间复杂度是O(mlogm),算法的时间复杂度为O(nmlogm)(n为10亿…

表结构 Tag Table:{tag_id, tag_name}  #标签表 News Table:{news_id, title,......}  #新闻列表 NewsTags Table:{tag_id, news_id}  #新闻的标签关系表 解释: 一条新闻,有多个tag标签,比如: 新闻a{Tag1,Tag2, Tag3, Tag4} 新闻b{Tag1,Tag6, Tag7, Tag8} 新闻c{Tag8,Tag9, Tag10, Tag1} 新闻...{Tag..., .....}…