接上篇https://www.cnblogs.com/sengzhao666/p/11850849.html 2.数据处理: ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 (id) ·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 (ip) ·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 (traffic) 分两步: 统计:排序 初始文件部分样例: 1.192.25.84 2016-11-10-00:01:14 10 54 video 5551 1.194.144.222 2016-11-10-00:01:20

1.薪资数据集 我们要写一个薪资统计程序,统计数据来自于互联网招聘hadoop岗位的招聘网站,这些数据是按照记录方式存储的,因此非常适合使用 MapReduce 程序来统计. 2.数据格式 我们使用的数据来自互联网招聘网站,其中每一行是一条记录. 下面我们展示一行数据,其中重要的字段被突出显示.该行数据被分割成很多行以突出每个字段,但在实际文件中,这些字段被整合成一行 美团 3-5年经验 # 工作年限 15-30k # 薪资 北京 [够牛就来]hadoop高级工程 3.分析 在这里,map阶段的

mapreduce任务中Shuffle和排序的过程 流程分析: Map端: 1．每个输入分片会让一个map任务来处理,默认情况下,以HDFS的一个块的大小(默认为64M)为一个分片,当然我们也可以设置块的大小.map输出 的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中(该缓冲区的大小默认为100M,由io.sort.mb属性控制),当该缓冲区快要溢出时(默认为缓冲区大小的 80%,由io.sort.spill.percent属性控制),会在本地文件系统中创建一个溢出文件,将该缓冲区中的数据写入这个文件.

需要在mysql中解决记录的分组统计.排序,并抽取前10条记录的功能.现已解决,解决方案如下: 1)表结构 CREATE TABLE `policy_keywords_rel` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID', `content_id` int(11) NOT NULL COMMENT '文章id', `keyword_id` int(11) NOT NULL COMMENT '关键词id', `cnt` int(11)

Hadoop技术内幕中指出Top K算法有两步,一是统计词频,二是找出词频最高的前K个词.在网上找了很多MapReduce的Top K案例,这些案例都只有排序功能,所以自己写了个案例. 这个案例分两个步骤,第一个是就是wordCount案例,二就是排序功能. 一,统计词频 package TopK; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configu

诸多大互联网公司的面试都会有这么个问题,有个4G的文件,如何用只有1G内存的机器去计算文件中出现次数最多的数字(假设1行是1个数组,例如QQ号 码).如果这个文件只有4B或者几十兆,那么最简单的办法就是直接读取这个文件后进行分析统计.但是这个是4G的文件,当然也可能是几十G甚至几百G的文 件,这就不是直接读取能解决了的. 同样对于如此大的文件,单纯用PHP做是肯定行不通的,我的思路是不管多大文件,首先要切割为多个应用可以承受的小文件,然后批量或者依次分析统计小文件后再把总的结果汇总后统计出符合要

气象数据集 我们要写一个气象数据挖掘的程序.气象数据是通过分布在美国各地区的很多气象传感器每隔一小时进行收集,这些数据是半结构化数据且是按照记录方式存储的,因此非常适合使用 MapReduce 程序来统计分析. 数据格式 我们使用的数据来自美国国家气候数据中心.美国国家海洋和大气管理局(简称 NCDC NOAA),这些数据按行并以 ASCII 格式存储,其中每一行是一条记录. 下面我们展示一行采样数据,其中重要的字段被突出显示.该行数据被分割成很多行以突出每个字段,但在实际文件中,这些字段被整合

MongoDB虽然不像我们常用的mysql,sqlserver,oracle等关系型数据库有group by函数那样方便分组,但是MongoDB要实现分组也有3个办法: * Mongodb三种分组方式: * 1.group(先筛选再分组,不支持分片,对数据量有所限制,效率不高) * 2.mapreduce(基于js引擎,单线程执行,效率较低,适合用做后台统计等) * 3.aggregate(推荐) (如果你的PHP的mongodb驱动版本需>=1.3.0,推荐你使用aggregate,性能要高很

MapReduce 运行的时候,会通过 Mapper 运行的任务读取 HDFS 中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer 任务会接收 Mapper 任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到 HDFS 的文件中.整个流程如图 Mapper任务的执行过程 每个 Mapper 任务是一个 java 进程,它会读取 HDFS 中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的 map 方法处理后, 转换为很多的键值对再输出. 整个 Mapper 任务的处理过程

问题描述:现在有n个文本文件,使用MapReduce的方法实现词频统计. 附上统计词频的关键代码,首先是一个通用的MapReduce模块: class MapReduce: __doc__ = '''提供map_reduce功能''' @staticmethod def map_reduce(i, mapper, reducer): """ map_reduce方法 :param i: 需要MapReduce的集合 :param mapper: 自定义mapper方法 :pa

1.日志源文件 (各个列分别是: 账户,营业额,花费,日期) zhangsan@163.com 6000 0 2014-02-20 lisi@163.com 2000 0 2014-02-20 lisi@163.com 0 100 2014-02-20 zhangsan@163.com 3000 0 2014-02-20 wangwu@126.com 9000 0 2014-02-20 wangwu@126.com 0 200 2014-02-20 想要的结果: (计算出每个账户的总营业额和总花

案例三: 统计共同好友 任务需求: 如下的文本, 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好友,及他俩的共同好友都是谁 b -ac -ad -aa -b c -b b -e b -j 解题思路: 写两个mapreduce 第一个MR输出结果如:b -> a

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

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.

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

普通排序实现 普通排序的实现利用了按姓名的排序,调用了默认的对key的HashPartition函数来实现数据的分组.partition操作之后写入磁盘时会对数据进行排序操作(对一个分区内的数据作排序),但这里的排序仅仅是对key的排序,而不是对value.可以进行以下测试: 待排序文件:sourceFile Denlin Gao Dengli Gao Linjin Gao Mingzhi Gao Zhiming Gao Lin Gao Meili Gao Meiling Gao Hong Li

mapreduce的处理过程分为2个阶段,map阶段,和reduce阶段.在要求统计指定文件里的全部单词的出现次数时. map阶段把每一个关键词写到一行上以逗号进行分隔.并初始化数量为1(同样的单词hadoop中的map会自己主动放到一行中) reduce阶段是把每一个单词出现的频率统计出来又一次写回去. 如代码: package com.clq.hadoop2; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.

mr自带的例子中的源码SecondarySort,我重新写了一下,基本没变. 这个例子中定义的map和reduce如下,关键是它对输入输出类型的定义:(java泛型编程) public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable> public static class Reduce extends Reducer<IntPair, NullWritable, IntWritable,

上一篇文章我们了解了MapReduce优化方面的知识,现在我们通过简单的项目,学会如何优化MapReduce性能 1.项目介绍 我们使用简单的成绩数据集,统计出0~20.20~50.50~100这三个年龄段的男.女学生的最高分数 2.数据集 姓名     年龄  性别   成绩 Alice     23   female  45 Bob      34   male   89 Chris    67   male   97 Kristine   38   female  53 Connor  

实验指导: 6.1 实验目的基于MapReduce思想,编写SecondarySort程序. 6.2 实验要求要能理解MapReduce编程思想,会编写MapReduce版本二次排序程序,然后将其执行并分析执行过程. 6.3 实验原理MR默认会对键进行排序,然而有的时候我们也有对值进行排序的需求.满足这种需求一是可以在reduce阶段排序收集过来的values,但是,如果有数量巨大的values可能就会导致内存溢出等问题,这就是二次排序应用的场景——将对值的排序也安排到MR计算过程之中,而不是单

1.为元组中元素命名 方法1.定义常量 NAME, AGE = 0, 1 student = ('乔峰', 29, 'qf@jinyong.com') name = student[NAME] age = student[AGE] 方法2.使用 namedtuple from collections import namedtuple Student = namedtuple('Student', ['name', 'age', 'email']) stu = Student('乔峰', 29,