http://blog.csdn.net/chaoping315/article/details/6221440 在hadoop 中一个Job中可以按顺序运行多个mapper对数据进行前期的处理,再进行reduce,经reduce后的结果可经个经多个按顺序执行的mapper进行后期的处理,这样的Job是不会保存中间结果的,并大大减少了I/O操作. 例如:在一个Job中,按顺序执行 MAP1->MAP2->REDUCE->MAP3->MAP4 在这种链式结构中,要将MAP2与REDU

Hadoop YARN版本:2.2.0 关于hadoop yarn的环境搭建可以参考这篇博文:Hadoop 2.0安装以及不停集群加datanode hadoop hdfs yarn伪分布式运行,有如下进程 ResourceManager NodeManager NameNode SecondaryNameNode 写一个mapreduce示例,在yarn上跑,wordcount数单词示例 代码在github上:https://github.com/huahuiyang/yarn-demo 步骤

如果单从概念上来说,Mapreduce和R中的函数lapply, tapply并无差别,它们都是把元素转化成列,然后计算索引(Mapreduce中的键),最后合并成一个定义好的组合.首先,让我们看一个简单的lappy的例子. small.ints = : sapply(small.ints, function(x) x^) 这个例子比较简单,只是计算了前1000个整数的平方,不过我们可以从这个例子中对lappy这个函数有个基本的认知,接下来关于这个函数还有更多有意思的例子.现在让我们再来看看如何

hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.它实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序. 这里是一些公司使用hadoop的情况,POwerByWIki  :http://wiki.apache.org/h

写mapreduce程序实现kmeans算法.我们的想法可能是 1. 次迭代后的质心 2. map里.计算每一个质心与样本之间的距离,得到与样本距离最短的质心,以这个质心作为key,样本作为value,输出 3. reduce里,输入的key是质心,value是其它的样本,这时又一次计算聚类中心,将聚类中心put到一个所有变量t中. 4. 在main里比較前一次的质心和本次的质心是否发生变化,假设变化,则继续迭代,否则退出. 本文的思路基本上是依照上面的步骤来做的,仅仅只是有几个问题须要解决 1

上一篇我们学习了MapReduce的原理,今天我们使用代码来加深对MapReduce原理的理解. wordcount是Hadoop入门的经典例子,我们也不能免俗,也使用这个例子作为学习Hadoop的第一个程序.本文将介绍使用java和python编写第一个MapReduce程序. 本文使用Idea2018开发工具开发第一个Hadoop程序.使用的编程语言是Java. 打开idea,新建一个工程,如下图所示: 在弹出新建工程的界面选择Java,接着选择SDK,一般默认即可,点击“Next”按钮,如

spring 默认情况下事务是惟一的 同一个方法里面第一个sql开启后 在执行完 将事务传递给下一个sql

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 l 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群

第一个MapReduce的例子 Hadoop Guide的第一个MapReduce的例子是处理气象数据的(数据来源ncdc),终于跑通了.总结一下步骤,安装hadoop不在本文中介绍 1 数据预处理 1.1 下载数据 测试数据需要在ncdc的官方ftp上进行下载,年份跨度范围1901到2016,不写个脚本下载,靠手工是行不通的,脚本如下: download.sh !bin/bash for i in {1901..2015} do wget --execute robots=off -r -np

从进入系统学习到现在,貌似我们还没有真正开始动手写程序,估计有些立志成为Hadoop攻城狮的小伙伴们已经有些急了.环境已经搭好,小讲也有些按捺不住了.今天,小讲就和大家一起来动手编写我们的第一个MapReduce程序. 小讲曾说过,写Hadoop程序,核心就是Mapper类,Reudcer类,run()方法,很多时候照葫芦画瓢就行了,今天我们就照Hadoop程序基础模板这个葫芦来“画个瓢” —— 写个MapReduce程序. Hadoop程序模板(葫芦) 数据源:来自美国成百上千个气象站的气象数

通常我们在学习一门语言的时候,写的第一个程序就是Hello World.而在学习Hadoop时,我们要写的第一个程序就是词频统计WordCount程序. 一.MapReduce简介 1.1 MapReduce编程模型 MapReduce采用”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分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总”. 在Hadoop中,用于执行MapReduce任务的机器角色有两个

阅读目录 序 数据准备 wordcount Yarn 新建MapReduce 示例下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们的Eclipse插件搞定,那开始我们的MapReduce之旅. 在这里,我们先调用官方的wordcount例子,然后再手动创建个例子,这样可以更好的理解Job. 数据准备 一:说明 wordcount这个类是对不同的word进行统计个

摘要:hadoop安装完成后,像学习其他语言一样,要开始写一个“hello world!” ,看了一些学习资料,模仿写了个程序.对于一个C#程序员来说,写个java程序,并调用hadoop的包,并跑在linux系统下,是一次新的尝试. hadoop ncdc气象数据: http://down.51cto.com/data/1127100 数据说明: 第15-19个字符是year 第45-50位是温度表示,+表示零上 -表示零下,且温度的值不能是9999,9999表示异常数据 第50位值只能是0.

在测试Mysql多主一从服务器,即一个从服务器多端口同步不同主库.本文记录了开启不同端口的操作. 详细步骤: 1.首先要先把my.cnf配置文件复制一份,开几个端口要复制几份当然要重新命名. 如: cp /etc/my.cnf /etc/my3306.cnf cp /etc/my.cnf /etc/my3307.cnf cp /etc/my.cnf /etc/my3308.cnf 2.修改my_1.cnf my_2.cnf my_3.cnf文件把默认的3306端口改成 3307 3308 330

1.Hadoop从头说 1.1 Google是一家做搜索的公司 做搜索是技术难度很高的活.首先要存储很多的数据,要把全球的大部分网页都抓下来,可想而知存储量有多大.然后,要能快速检索网页,用户输入几个关键词找资料,越快越好,最好在一秒之内出结果.如果全球每秒有上亿个用户在检索,只有一两秒的检索时间,要在全球的网页里找到最合适的检索结果,难度很大. Google用三个最重要的核心技术解决上述问题,它们分别是GFS,MapReduce和BigTable.Google发表了它们的设计论文,但没有将它们

计算文件中每个单词的频数 wordcount 程序调用 wordmap 和 wordreduce 程序. import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; imp

1.程序代码 Map: import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.util.StringUtils; public

第一步,先计算需要计算概率的词频,单词种类数,类别单词总数(类别均是按照文件夹名区分)(基础数据以及分词了,每个单词一行,以及预处理好) package org.lukey.hadoop.classifyBayes; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.uti

数据源:来自互联网招聘hadoop岗位的薪资数据,其中几行示例数据如下: 美团 3-5年经验 15-30k 北京 [够牛就来]hadoop高级工程... 北信源 3-5年经验 15-20k 北京 Java高级工程师(有Hadoo... 蘑菇街 3-5年经验 10-24k 杭州 hadoop开发工程师 晶赞科技 1-3年经验 10-30k 上海 hadoop研发工程师 秒针系统 3-5年经验 10-20k 北京 hadoop开发工程师 搜狐 1-3年经验 18-23k 北京 大数据平台开发工程师(

1.2MapReduce 和 HDFS 是如何工作的 MapReduce 其实是两部分,先是 Map 过程,然后是 Reduce 过程.从词频计算来说,假设某个文件块里的一行文字是”Thisis a small cat. That is a smalldog.”,那么,Map 过程会对这一行进行处理,将每个单词从句子解析出来,依次生成形如<“this”,1>, <”is”, 1>, <”a”, 1>, <”small”, 1>,<”cat”, 1>

期望 通过这个mapreduce程序了解mapreduce程序执行的流程,着重从程序解执行的打印信息中提炼出有用信息. 执行前 程序代码 程序代码基本上是<hadoop权威指南>上原封不动搬下来的,目的为求出某一年份中最高气温,相关代码如下: public class NcdcWeather { private String USAF_station_id; private String WBAN_station_id; private String date; private String