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

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

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

废话少说,直接上代码! package cn.com.oozie.demo;  import java.io.IOException;  import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue; import org

前文 一.CentOS7 hadoop3.3.1安装(单机分布式.伪分布式.分布式 二.JAVA API实现HDFS MapReduce编程实例 @ 目录 前文 MapReduce编程实例 前言 注意事项 单词统计 WordCount MapReduce 经典案例--倒排索引 MapReduce 经典案例--数据去重 MapReduce 经典案例--TopN Github下载地址 前言 简介 讲解_Hadoop 中文网 Hadoop测试项目:HadoopDemo 注意事项 如果下载了Hadoop

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

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

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

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

Web Intelligence and Big Data by Dr. Gautam Shroff 这门课是关于大数据处理,本周是第一次编程作业,要求使用Map-Reduce对文本数据进行统计.使用的工具为轻量级的mincemeat. 需要注意的是,使用正则式来匹配单词.做完之后先按照姓名和频率排序,即双重排序,然后写入文件.做作业时因为有两分钟的时间限制,要即时进行搜索. 作业要求如下: Download data files bundled as a .zip file from hw3d

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

不多说,直接上干货! 下面,是版本1. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数据版本1(一) 下面是版本2. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数据版本2(九) 这篇博客,给大家,体会不一样的版本编程. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.weather; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOExce

下面,是版本1. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数据版本1(一) 这篇博文,包括了,实际生产开发非常重要的,单元测试和调试代码.这里不多赘述,直接送上代码. MRUnit 框架 MRUnit是Cloudera公司专为Hadoop MapReduce写的单元测试框架,API非常简洁实用.MRUnit针对不同测试对象使用不同的Driver: MapDriver:针对单独的Map测试  ReduceDriver:针对单独的Reduce测试    MapReduceDri

shell编程系列24--shell操作数据库实战之利用shell脚本将文本数据导入到mysql中 利用shell脚本将文本数据导入到mysql中 需求1:处理文本中的数据,将文本中的数据插入到mysql中 jerry -- male mike -- female tracy -- male kobe -- male allen -- female curry -- male tom -- female # 创建表结构和student一样结构的student1表 MariaDB [school]

一.什么是Shuffle yarn-site.xml文件配置的时候有这个参数:yarn.nodemanage.aux-services:mapreduce_shuffle 因为mapreduce程序运行在nodemanager上,nodemanager运行mapreduce程序的方式就是shuffle. 1.首先,数据在HDFS上是以数据块的形式保存,默认大小128M. 2.数据块对应成数据切片送到Mapper.默认一个数据块对应一个数据切块. 3.Mapper阶段 4.Mapper处理完,写到

一直在搞spark,也没时间弄hadoop,不过Hadoop基本的编程我觉得我还是要会吧,看到一篇不错的文章,不过应该应用于hadoop2.0以前,因为代码中有  conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");新框架中已改为 Yarn-site.xml 中的 resouceManager 及 nodeManager 具体配置项,新框架中历史 job 的查询已从 Job tracker 剥离,归入单独的mapre

原文链接:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/06/04/2534533.html 从网上搜到的一篇hadoop的编程实例,对于初学者真是帮助太大了,看过以后对MapReduce编程基本有了大概的了解.看了以后受益匪浅啊,赶紧保存起来. 1.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.下面就进入这个实例的Ma

MapReduce编程实例: MapReduce编程实例(一),详细介绍在集成环境中运行第一个MapReduce程序 WordCount及代码分析 MapReduce编程实例(二),计算学生平均成绩 MapReduce编程实例(三),数据去重 MapReduce编程实例(四),排序 MapReduce编程实例(五),MapReduce实现单表关联 MapReduce编程实例(六),MapReduce实现多表关联   排序,比较简单,上代码,代码中有注释,欢迎交流. 总体是利用MapReduce本

MapReduce编程实例: MapReduce编程实例(一),详细介绍在集成环境中运行第一个MapReduce程序 WordCount及代码分析 MapReduce编程实例(二),计算学生平均成绩 MapReduce编程实例(三),数据去重 MapReduce编程实例(四),排序 MapReduce编程实例(五),MapReduce实现单表关联 MapReduce编程实例(六),MapReduce实现多表关联   输入: 2013-11-01 aa2013-11-02 bb2013-11-03

上次新霸哥给大家介绍了一些hadoop的相关知识,发现大家对hadoop有了一定的了解,但是还有很多的朋友对mapreduce很模糊,下面新霸哥将带你共同学习mapreduce编程模型. mapreduce编程模型可以利用大量的商用服务器构成大规模集群来解决处理千兆级别的数据量问题.mapreduce编程模型有两个比较独立的步骤,分别是map和reduce map:比较常见的就是数据初始读取和转换的步骤,同时在这个步骤中,每个独立的输入数据记录都进行并行处理. Reduce: 一个数据整合或者加