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

还是那句话,看别人写的的总是觉得心累,代码一贴,一打包,扔到Hadoop上跑一遍就完事了????写个测试样例程序(MapReduce中的Hello World)还要这么麻烦!!!?,还本地打Jar包,传到Linux上,最后再用jar命令运行jar包敲一遍in和out参数,我去,我是受不了了,我很捉急,. 我就想知道MapReduce的工作原理,而知道原理后,我就想在本地用Java程序跑一遍整个MapReduce的计算过程,这个很难吗? 搜遍全网,没发现几个是自己想要的(也有可能漏掉了),都是可以

在Java世界里xml配置文件几乎是首选,xml有什么好的特性呢? xml能存储小量数据,仅仅是存储数据. xml可以跨平台,主流各种平台都对xml有支持, 真正的跨平台, xml读取速度快. xml规范性非常强,这样就可以更好的去解释文件内的信息. xml 是各种应用程序之间进行数据传输的最常用的工具. xml 不适合动态语言但非常适合强类型的语言.java 处理 xml 更容易. xml从属关系严密. xml非常适合用与描述数据,关系数据库都对xml进行支持. 历史问题,业界标准形成,不容易

java的regex库 java里预留了一个regex库,方便于我们在java里操作正则表达式,或者用它来匹配字符串. 其中比较常用的就是 Pattern 和 Matcher ,pattern是一个编译好的正则表达式,而Mather是一个正则表达式适配器,Mather的功能很强大,所以我们一般用pattern 来获取一个Matcher对象,然后用Matcher来操作正则表达式.先看一下这两个类的用法吧. Pattern 创建pattern的对象是很简单的,但是由于pattern的构造方法是用pr

参考链接: 1.Initialization of an ArrayList in one line 2.java怎么用一行代码初始化ArrayList

在Java世界里xml配置文件几乎是首选,xml有什么好的特性呢? 第一:xml能存储小量数据,仅仅是存储数据. 第二:xml可以跨平台,主流各种平台都对xml有支持, 真正的跨平台, 第三:xml读取速度快. 第四:xml规范性非常强,这样就可以更好的去解释文件内的信息. 第五:xml 是各种应用程序之间进行数据传输的最常用的工具. 第六:xml 不适合动态语言但非常适合强类型的语言.java 处理 xml 更容易. 第七:xml从属关系严密. 第八:xml非常适合用与描述数据,关系数据库都对

近期用到了java或者scala的正则表达式的用法,抽点时间总结一下: 转自:https://www.cnblogs.com/haodawang/p/5967219.html java的regex库 java里预留了一个regex库,方便于我们在java里操作正则表达式,或者用它来匹配字符串. 其中比较常用的就是 Pattern 和 Matcher ,pattern是一个编译好的正则表达式,而Mather是一个正则表达式适配器,Mather的功能很强大,所以我们一般用pattern 来获取一个M

用Hive一句话搞定的,可是有时必需要用mapreduce 方法介绍 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是很常见且很耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作.相同常见且耗时,因为Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法.然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 如果要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join

错误日志: 2018-11-19 05:23:51,686 WARN [main] util.NativeCodeLoader (NativeCodeLoader.java:<clinit>(62)) - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 2018-11-19 05:23:52,595 INFO [main] Configur

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

面试类  银行类的问题 问题一:在多线程环境中使用HashMap会有什么问题?在什么情况下使用get()方法会产生无限循环? HashMap本身没有什么问题,有没有问题取决于你是如何使用它的.比如,你在一个线程里初始化了一个HashMap然后在多个其他线程里对其进行读取,这肯定没有任何问题.有个例子就是使用HashMap来存储系统配置项.当有多于一个线程对HashMap进行修改操作的时候才会真正产生问题,比如增加.删除.更新键值对的时候.因为put()操作可以造成重新分配存储大小(re-size

      Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop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

参考了http://www.cnblogs.com/chaoku/p/3748456.html?utm_source=tuicool的代码.不过他的代码细节上有点问题.主要在于对于质心的处理上,他的代码中将前面的序号也作为数据进行求距离,但是这里是不用的.   kmeans基本思想就是在一个点集中随机选取k个点作为初始的质心,然后在以这K个点求点集中其他点和这质心的距离,并且按照最近的原则,将这个点集分成k个类,接着在这k个类中求其质心,接着便是迭代,一直到质心不变或者SSE小于某个阈值或者达到

第一轮 1. 笔试 30 mins 一共六道大题,前两题有4-5个小题. 第一道大题主要是考察Java Collections: a. LinkedList和ArrayList的区别 b. Set和List的区别 c. equals方法和hashCode方法的区别与联系 d. LinkedList更适合implement Queue 等等 第二道大题主要是考察Java Concurrency: a. Volatile关键字的作用 b. notify和notifyAll区别并举例适用情况 c. R

4.1 Introdution Consider a company such as Amazon, which has over 200 millions of users and possibly can do hundreds of millions of transactions per day. To show the concept of Left Outer Join, assume we have two types of data: users and transations:

很多初学者在刚刚接触大数据的时候会有很多疑惑,比如对MapReduce.Storm.Spark三个计算框架的理解经常会产生混乱. 哪一个适合对大量数据进行处理?哪一个又适合对实时的流数据进行处理?又该如何来区分他们呢? 我对比整理了这3个计算框架的基本知识,大家可以了解一下以便对这个3个计算框架有一个整体的认识. 大数据学习群119599574 MapReduce 分布式离线计算框架 主要适用于大批量的集群任务,由于是批量执行,故时效性偏低. 原生支持 Java 语言开发 MapReduce ,

需求: 利用mapReduce实现类似微博中查找共同粉丝的功能.如下: A:B,C,D,F,E,OB:A,C,E,KC:F,A,D,ID:A,E,F,LE:B,C,D,M,LF:A,B,C,D,E,O,MG:A,C,D,E,FH:A,C,D,E,OI:A,OJ:B,OK:A,C,DL:D,E,FM:E,F,GO:A,H,I,J 求出哪些人两两之间有共同粉丝,及他俩的共同粉丝都是谁.比如:A,B [C,E] 分析: 在利用MapReduce程序解答之前,我们不妨用单机程序练习一下,思路很简单,可以

批处理引擎MapReduce程序设计 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. 一.MapReduce API Hadoop同时提供了新旧两套MapReduce API,新API在就API基础上进行了封装,使得其在扩展性和易用性方面哥哥好.总结新就版本MapReduce API主要区别如下: ()存放位置 旧版本API放在“org.apache.hadoop.mapred”包中,而新版API则放在“org.apache.hadoop.mapreduce”包及其子包中. (

最近5年133个Java面试问题列表 Java 面试随着时间的改变而改变.在过去的日子里,当你知道 String 和 StringBuilder 的区别就能让你直接进入第二轮面试,但是现在问题变得越来越高级,面试官问的问题也更深入. 在我初入职场的时候,类似于 Vector 与 Array 的区别.HashMap 与 Hashtable 的区别是最流行的问题,只需要记住它们,就能在面试中获得更好的机会,但这种情形已经不复存在.如今,你将会被问到许多 Java 程序员都没有看过的领域,如 NIO,

在很多人的眼里,Map-Reduce等于Hadoop,没有Hadoop谈Map-Reduce犹如自上谈兵,实则不然,Map-Reduce是一种计算模型,只是非常适合在并行的环境下运行,Hadoop是Map-Reduce的一种实现,没有Hadoop照样可以跑Map-Reduce程序.python就内置有map()和reduce方法(虽然与hadoop的map-reduce有区别). 这篇文章主要介绍如何用python在linux的管道进行map-reduce编程,本文写的所有map-reduce程

http://blog.csdn.net/wind19/article/details/7716326 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”,“MapReduce”“海量数据处理”这方面的论文.但在看论文的过程