环境:centos7+hadoop2.5.2 1.使用ECLIPS具打包运行WORDCOUNT实例,统计莎士比亚文集各单词计数(文件SHAKESPEARE.TXT). ①WorldCount.java 中的main函数修改如下: public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = new Job(conf, "word count

一．环境的搭建 1.安装配置mysql rpm –ivh MySQL-server-5.6.14.rpm rpm –ivh MySQL-client-5.6.14.rpm 启动mysql 创建hive用户 grant all on *.* to hadoop@'%' identified by 'hadoop'; grant all on *.* to hadoop@'localhost' identified by 'hadoop'; grant all on *.* to hadoop@'m

1. HBase安装部署操作 a) 解压HBase安装包tar –zxvf hbase-0.98.0-hadoop2-bin.tar.gzb) 修改环境变量 hbase-env.shexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_71/c) 修改配置文件 hbase-site.xml<?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="config

1. 数据准备 1.1 数据预先放在mac本地桌面的“VB共享文件夹”中,从VisualBox虚拟机中/mnt/VBShare共享目录中转移到resources目标目录. [cloudera@quickstart VBShare]$ sudo mv /mnt/VBShare/sogou.500w.utf8 ~/resources/ [cloudera@quickstart VBShare]$ cd ~/resources [cloudera@quickstart resources]$ ls s

FP-growth Apriori算法的一个主要瓶颈在于,为了获得较长的频繁模式,需要生成大量的候选短频繁模式.FP-Growth算法是针对这个瓶颈提出来的全新的一种算法模式.目前,在数据挖掘领域,Apriori和FP-Growth算法的引用次数均位列三甲.参看论文<Mining Frequence PatternsWithout Candidate Generation> . FP的全称是Frequent Pattern,在算法中使用了一种称为频繁模式树(Frequent Pattern T

对于一个sougou文本文件,解压后大概4G,要求在其基础上切出第一列时间年月日时分秒增加在列中,作为hive的一个索引.先将文件head一下展示格式: [root@Master date]# head -n sogou.full.utf8 57375476989eea12893c0c3811607bcf 奇艺高清 http://www.qiyi.com/ 66c5bb7774e31d0a22278249b26bc83a 凡人修仙传 http://www.booksky.org/BookDeta

FP-growth Apriori算法的一个主要瓶颈在于,为了获得较长的频繁模式,需要生成大量的候选短频繁模式.FP-Growth算法是针对这个瓶颈提出来的全新的一种算法模式.目前,在数据挖掘领域,Apriori和FP-Growth算法的引用次数均位列三甲.参看论文<Mining Frequence PatternsWithout Candidate Generation> . FP的全称是Frequent Pattern,在算法中使用了一种称为频繁模式树(Frequent Pattern T

一.词频----TF • 假设:如果一个词很重要,应该会在文章中多次出现 • 词频——TF(Term Frequency):一个词在文章中出现的次数 • 也不是绝对的!出现次数最多的是“的”“是”“在”,这类最常用的词,叫做停用词(stop words) • 停用词对结果毫无帮助,必须过滤掉的词 • 过滤掉停用词后就一定能接近问题么? • 进一步调整假设:如果某个词比较少见,但是它在这篇文章中多次出现,那么它很可能反映了这篇文章的特性,正是我们所需要的关键词 二.反文档频率----IDF • 在

一:序列化概念 序列化(Serialization)是指把结构化对象转化为字节流.反序列化(Deserialization)是序列化的逆过程.即把字节流转回结构化对象.Java序列化(java.io.Serializable) 二:Hadoop序列化的特点 (1):序列化格式特点: 紧凑:高效使用存储空间. 快速:读写数据的额外开销小. 可扩展:可透明地读取老格式的数据. 互操作:支持多语言的交互. (2):Hadoop的序列化格式:Writable接口 三:Hadoop序列化的作用: (1):

1.创建一个maven工程 2.POM文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apa

一.概述 1.map-reduce是什么 Hadoop MapReduce is a software framework for easily writing applications which process vast amounts of data (multi-terabyte data-sets) in-parallel on large clusters (thousands of nodes) of commodity hardware in a reliable, fault-

时间戳 手机号 MAC地址 ip 域名 上行流量包个数 下行 上行流量 下行流量 http状态码 1363157995052 13826544101 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 4 0 264 0 200 1363157991076 13926435656 20-10-7A-28-CC-0A:CMCC 120.196.100.99 2 4 132 1512 200 1363154400022 13926251106 5C-0E-8B-8B-B1-50:

目前CSDN,博客园,简书同步发表中,更多精彩欢迎访问我的gitee pages 目录 MapReduce精通(二) MapReduce框架原理 MapReduce工作流程 InputFormat数据输入 切片与MapTask并行度决定机制 Job提交流程源码和切片源码详解 FileInputFormat切片机制 CombineTextInputFormat切片机制 CombineTextInputFormat案例实操 FileInputFormat实现类 KeyValueTextInputFo

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

上一节分析了Job由JobClient提交到JobTracker的流程,利用RPC机制,JobTracker接收到Job ID和Job所在HDFS的目录,够早了JobInProgress对象,丢入队列,另一个线程从队列中取出JobInProgress对象,并丢入线程池中执行,执行JobInProgress的initJob方法,我们逐步分析. public void initJob(JobInProgress job) { if (null == job) { LOG.info("Init on

MapReduce 单词统计案例编程 一.在Linux环境安装Eclipse软件 1.   解压tar包 下载安装包eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz到/opt/software目录下. 解压到/opt/tools目录下: [hadoop@bigdata-senior01 tools]$ tar -zxf /opt/sofeware/eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz -C /op

一.问题背景 实际业务的需要,比如以移动为例,河南的用户去了北京上网,那么他的上网信息默认保存在了北京的基站,那么我们想要查询北京地区的上网日志信息默认也包含了其他地区用户的在本区的上网信息,否则只能扫描日志找到北京,很慢,所以分区很需要. 二.数据集分析 1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 24 27 2481 24681 200 1363157995052 13826

一.问题背景 现在的移动刚一通话就可以在网站上看自己的通话记录,以前是本月只能看上一个月.不过流量仍然是只能看上一月的. 目的就是找到用户在一段时间内的上网流量. 本文并没有对时间分组.下一节进行分区,有兴趣的参看下一篇. 二.数据集分析 可以看出实际数据集并不是每个字段都有值,但是还好,完整地以tab隔开了,数据格式还是不错的,我们需要的上行下行数据都有,没有缺失值.其实这个需要在程序中处理,如果不在的话 该怎么办. 1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-

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

完全吊炸天构造器的写法... import os import threading,time class GenericInputData(object): def read(self): raise NotImplementedError @classmethod def generate_inputs(cls,config): raise NotImplementedError class PathInputData(GenericInputData): def __init__(self,