1.项目名称: 2.程序代码: package com.dedup; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce

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

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

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

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

一.原理分析 Mapreduce的处理过程,由于Mapreduce会在Map~reduce中,将重复的Key合并在一起,所以Mapreduce很容易就去除重复的行.Map无须做任何处理,设置Map中写入context的东西为不作任何处理的行,也就是Map中最初处理的value即可,而Reduce同样无须做任何处理,写入输出文件的东西就是,最初得到的Key. 我原来以为是map阶段用了hashmap,根据hash值的唯一性.估计应该不是... Map是输入文件有几行,就运行几次. 二.代码 2.1

摘要: 下文将分享三种不同的数据去重方法数据去重:需根据某一字段来界定,当此字段出现大于一行记录时,我们就界定为此行数据存在重复. 数据去重方法1: 当表中最在最大流水号时候,我们可以通过关联的方式为每条重复的记录获取唯一值 数据去重方法2:为表中记录,按照指定字段进行群组,并获取最大流水号,然后再进行去重操作  数据去重方法3:采用分组后,重复数据组内排名,如果排名大于1代表是重复数据行数据 三种去重方法效率对比: 方法3 > 方法2 > 方法1 ), info )) go ---方法1 t

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

不多说,直接上代码. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之小文件合并(二十九) 生成的结果,作为输入源. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.ParseTVDataCompressAndCounter; import java.net.URI; import java.util.List;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Co

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

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

MapReduce编程模型 在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到,Google公司有大量的诸如Web请求日志.爬虫抓取的文档之类的数据需要处理,由于数据量巨大,只能将其分散在成百上千台机器上处理,如何处理并行计算.如何分发数据.如何处理错误,所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理,因此也使得原本简单的运算变得难以处理. 为了解决上述复杂的问题,Google设计一个新的抽象模型,使用这

本文基于Windows平台Eclipse,以使用MapReduce编程模型统计文本文件中相同单词的个数来详述了整个编程流程及需要注意的地方.不当之处还请留言指出. 前期准备 hadoop集群的搭建 编程环境搭建 1.将官网下载的hadoop安装包解压,并记住下图所示的目录 2.创建java project,右键工程--->build path--->Configure build path 3.进行如下图操作 4.新建MapReduce编程要使用的环境包,如下图操作 5.将下图所示的commo

前提准备: 1.hadoop安装运行正常.Hadoop安装配置请参考:Ubuntu下 Hadoop 1.2.1 配置安装 2.集成开发环境正常.集成开发环境配置请参考 :Ubuntu 搭建Hadoop源码阅读环境 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 M

前提准备: 1.hadoop安装运行正常.Hadoop安装配置请参考:Ubuntu下 Hadoop 1.2.1 配置安装 2.集成开发环境正常.集成开发环境配置请参考 :Ubuntu 搭建Hadoop源码阅读环境 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 M

批处理引擎MapReduce编程模型 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. MapReduce是一个经典的分布式批处理计算引擎,被广泛应用于搜索引擎索引构建,大规模数据处理等场景中,具有易于编程,良好的扩展性与容错性以及高吞吐率等特点.它主要由两部分组成:编程模型和运行时环境.其中编程模型为用户提供了非常易用的编程接口,用户只需像编写串行程序一样实现几个简单的函数即可实现一个分布式程序,而其他比较复杂的工作,如节点间的通信,节点失效,数据切分等,全部由MapReduc

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

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

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

搜狐视频的屌丝男士第二季大结局了,惊现波多野老师,怀揣着无比鸡冻的心情啊,可惜随着剧情的推进发展,并没有出现期待中的屌丝奇遇,大鹏还是没敢冲破尺度的界线.想百度些种子吧,又不想让电脑留下污点证据,要知道大洋彼岸有个棱镜计划,只好作罢.不如看看书吧,书中自有颜如玉. 开始本次读书笔记前,先扯两个哲学观点,提高下境界.第一个就是<Data-Intensive Text Processing with mapReduce>读书笔记前言中谈到的,大数据产生了大价值,对应的思想很简单:量变导致了质变.第

一.简单介绍 1.MapReduce 应用广泛的原因之中的一个在于它的易用性.它提供了一个因高度抽象化而变得异常简单的编程模型. 2.从MapReduce 自身的命名特点能够看出,MapReduce 由两个阶段组成:Map 和Reduce .用户仅仅需编写map( ) 和reduce( ) 两个函数,就可以完毕简单的分布式程序的设计.   1)map ( ) 函数以key/value 对作为输入,产生另外一系列key/value 对作为中间输出写入本地磁盘.MapReduce 框架会自己主动将这