文档显示: 每行依次是 ~手机号~上行流量~下行流量 需求分析: 需要统计各自的手机号,及上行.下行.总流量 具体做法: 1.定义map输入输出类型 通常情况下map的输入的key-value就是longwritable,text 我们知道Map读取的过程为:读一行返回一个key-value对,每调用一行就执行一次map方法.而输出value应该是每行的上行流量和下行流量以及总流量,我们想到了对象.输出value可以为bean类----在mr程序中,可以使用自定义的类型作为mr的输出数据类型,但

1) 分析业务需求:用户使用手机上网,存在流量的消耗.流量包括两部分:其一是上行流量(发送消息流量),其二是下行流量(接收消息的流量).每种流量在网络传输过程中,有两种形式说明:包的大小,流量的大小.使用手机上网,以手机号为唯一标识符,进行记录.有记录,包括很多信息,需要的信息字段.

1,代码 package mr; import java.io.IOException; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.ArrayWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritabl

第2节 mapreduce深入学习:8.手机流量汇总求和 例子:MapReduce综合练习之上网流量统计. 数据格式参见资料夹 需求一:统计求和 统计每个手机号的上行流量总和,下行流量总和,上行总流量之和,下行总流量之和 分析:以手机号码作为key值,上行流量,下行流量,上行总流量,下行总流量四个字段作为value值,然后以这个key,和value作为map阶段的输出,reduce阶段的输入. data_flow.dat内容类似下面的: 1363157985066 13726230503 00-

在进行流量排序之前,先要明白排序是发生在map阶段,排序之后(排序结束后map阶段才会显示100%完成)才会到reduce阶段(事实上reduce也会排序),.此外排序之前要已经完成了手机流量的统计工作,即把第一次mr的结果作为本次排序的输入.也就是说读取的数据格式为     手机号 上行流量 下行流量 总流量 1,map阶段,读取并封装流量信息,不同的是context.write()时key必须是封装的实体类,而不再是手机号 /** * 输入key 行号 * 输入value 流量信息 * 输出

基于mapreduce的大规模连通图寻找算法 当我们想要知道哪些账号是一个人的时候往往可以通过业务得到两个账号之间有联系,但是这种联系如何传播呢? 问题 已知每个账号之间的联系 如: A B B C D E F C B G 得到 对应的一个人的账号 如: A B C F G为同一个人 D E 为同一个人 当前迭代次数11次 理论最大迭代次数: max_nick_count = max(nick_count) max_iterator = log2(max_nick_count) 62%的账号可在

//通用的手机流量计算方法 private String byteToMB(long size){ long kb = 1024; long mb = kb*1024; long gb = mb*1024; if (size >= gb){ return String.format("%.1f GB",(float)size/gb); }else if (size >= mb){ float f = (float) size/mb; return String.format

分享一款基于HTML5手机登录注册表单代码.这是一款鼠标点击注册登录按钮弹出表单,适合移动端使用.效果图如下: 在线预览   源码下载 实现的代码. html代码: <div class="demo"> <nav class="main_nav"> <ul> <li><a class="cd-signin" href="#0">登录</a></li&

基于HTML5手机上下滑动翻页特效.这是一款手机移动端触屏滑动翻页代码下载.效果图如下: 在线预览   源码下载 实现的代码. html代码: <section class="u-alert"> <img style="display:none;" src="images/loading_large.gif"> <div class="alert-loading z-move"> <d

1 MapReduce编程 1.1 MapReduce简介 MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算,用于解决海量数据的计算问题. MapReduce分成了两个部分: 1.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. 2.化简(Reducing)遍历集合中的元素来返回一个综合的结果.即,输出表单里一列数字的和这个任务属于reducing. 你向Ma

一.MapReduce编程规范 一.MapReduce编程规范 用户编写mr程序主要分为三个部分:Mapper,Reducer,Driver 1.Mapper阶段 (1)用户自定义Mapper类 要继承父类Mapper (2)Mapper的输入数据的kv对形式(kv类型可以自定义) (3)Mapper的map方法的重写(加入业务逻辑) (4)Mapper的数据输出kv对的形式(kv类型可以自定义) (5)map()方法(maptask进程)对每个<k,v>调用一次 2.Reducer阶段 (1

原文链接(系列):http://blog.csdn.net/XuanZuoNuo/article/details/10472219 论文: 加速贝叶斯网络:Accelerating Bayesian NetworkParameter Learning.pdf 概率论与信念传播:Axioms for probability and belief-function propagation.pdf 贝叶斯网络在知识发现中的应用:bayesian_networks_for_knowledge_disco

mapreduce设计思想 概念:它是一个分布式并行计算的应用框架它提供相应简单的api模型,我们只需按照这些模型规则编写程序,即可实现"分布式并行计算"的功能. 案例一:wordcount经典案例 先写map方法 package com.gec.demo; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text

程序:(另外一个关于单词计数的总结:http://www.cnblogs.com/DreamDrive/p/5492572.html) import java.io.IOException; import mapreduce.WordCountApp.WordCountMapper.WordCountReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.

需求:1.统计每一个用户(手机号)所耗费的总上行流量.下行流量,总流量 1.数据如下:保存为.dat文件(因为以\t切分数据,文件格式必须合适) 1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 24 27 2481 24681 200 1363157995052 13826544101 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 4 0 264 0 200

1.MapReduce是什么 Hadoop MapReduce是一个软件框架,基于该框架能够容易地编写应用程序,这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上,并以一种可靠的,具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集.这个定义里面有着这些关键词, 一是软件框架,二是并行处理,三是可靠且容错,四是大规模集群,五是海量数据集. 2 MapReduce做什么 MapReduce擅长处理大数据,它为什么具有这种能力呢?这可由MapReduce的设计思想发觉.MapReduce的思想就是“

1.采用两个MapReduce运算串联来实现 Pik= Mij*Njk 第一步: Map函数:将每个矩阵运算mij传给键值对(j,(M,i,mij)),将每个矩阵元素njk传给键值对(j,(N,k,njk)) Reduce函数:对每个键j,检查与之关联的值的列表.对每个来自M的值(M,i,mij)和来自N的值(N,k,njk),产生元组(i,k,mijnjk).对于键j,Reduce函数输出满足(i,k,mijnjk)形式的所有元组列表作为值 第二步: Map函数:将上面的Reduce函数的输出

一.算法应用背景 计算广告学(Computational Advertising)是一门广告营销科学,以追求广告投放的收益最大化为目标,重点解决用户与广告匹配的相关性和广告的竞价模型问题,涉及到自然语言处理.数据挖掘以及竞价营销.创意设计等诸多学科的融合.计算广告是依据给定的用户和网页内容,通过计算得到与之最匹配的广告并进行精准定向投放的一种广告投放机制.其目的是为用户提供最易于接受的优质广告:对于广告主的广告投放效果负责.综合用户和广告主之间的关系.进行广告竞价产生最大收益. 对于用户而言,计

转自:http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1557054 一.概述 这2个月为公司数据挖掘系统做一些根据用户标签情况对用户的相似度进行评估,其中涉及一些推荐算法知识,在这段时间研究了一遍<推荐算法实践>和<Mahout in action>,在这里主要是根据这两本书的一些思想和自己的一些理解对分布式基于ItemBase的推荐算法进行实现.其中分两部分,第一部分是根据共现矩阵的方式来简单的推算出用户的推荐项,第二部分则是通过传统的相

最近正好需要用到手机充值和流量充值接口,网上找到的,记录并分享下. 聚合数据上面有手机充值的接口,也有流量充值的接口:注册以后可以使用它的OpenId和AppKey. 手机话费充值的接口:https://www.juhe.cn/docs/api/id/85流量充值的接口:https://www.juhe.cn/docs/api/id/105 手机充值的Java demo:http://code.juhe.cn/docs/181流量充值的Java demo:http://code.juhe.cn/

http://xuewen.cnki.net/DownloadArticle.aspx?filename=BMKJ201104017&dbtype=CJFD<浅析基于DNS协议的隐蔽通道及监测技术>DNS隐蔽通道监测主要采用特征匹配和流量异常检测这两种技术.3.1 特征匹配技术特 征 匹 配 技 术 通 过 网 络 通 信 报 文 特 征 来 识别 D N S 隐 蔽 通 道 . S n o r t 通 过 以 下 规 则 来 识 别NSTX和Iodine隐蔽通道:alert udp