数据包 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1v9M3jNdT4vwsqup9N0mGOA提取码:hs9c 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 1.     数据清洗说明: (1)      第一列是时间: (2)      第二列是卖出方: (3)      第三列是买入方: (4)      第四列是票的数量: (5)      第五列是金额. 卖出方,买入方一共三个角色,机场(C开头),代理人(O开头)和一般顾客(PAX) 2.     数据清洗

Hadoop数据分析实例:P2P借款人信用风险实时监控模型设计 一提到hadoop相信熟悉IT领域或者经常关注互联网新闻的朋友都应该很熟悉了,当然,这种熟悉可能也只是听着名字耳熟,但并不知道它具体是什么东西,或者用来做什么.这些都不重要,重要的是你知道有hadoop这么个东西就可以了. 前段时间码了一些hadoop方面的分享文章,纯属个人的一点小经验,可能有的地方写的不好,将就下吧!今天要分享的这篇是转载的一篇大快搜索公众号上的文章,是关于时下比较热闹的P2P金融方面对hadoop应用的一个架构

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

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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 MapReduce编程实例(五),MapReduce实现单表关联 MapReduce编程实例(六),MapReduce实现多表关联   排序,比较简单,上代码,代码中有注释,欢迎交流. 总体是利用MapReduce本

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 MapReduce编程实例(五),MapReduce实现单表关联 MapReduce编程实例(六),MapReduce实现多表关联   输入: 2013-11-01 aa2013-11-02 bb2013-11-03

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 MapReduce编程实例(五),MapReduce实现单表关联 MapReduce编程实例(六),MapReduce实现多表关联   实例二,计算学生的平均成绩,每个文件包括所有的学生成绩,格式为 姓名 成绩,有多

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

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

Python实现MapReduce 下面使用mapreduce模式实现了一个简单的统计日志中单词出现次数的程序: from functools import reduce from multiprocessing import Pool from collections import Counter def read_inputs(file): for line in file: line = line.strip() yield line.split() def count(file_name

刚刚开始接触hadoop的时候,总觉得必须要先安装hadoop集群才能开始学习MR编程,其实并不用这样,当然如果你有条件有机器那最好是自己安装配置一个hadoop集群,这样你会更容易理解其工作原理.我们今天就是要给大家演示如何不用安装hadoop直接调试编程MapReduce函数. 开始之前我们先来理解一下mapreduce的工作原理: hadoop集群是有DataNode和NameNode两种节点构成,DataNode负责存储数据本身而NameNode负责存储数据的元数据信息,在启动mapre

MapReduce常见编程实例集锦. WordCount单词统计 数据去重 倒排索引 1. WordCount单词统计 (1) 输入输出 输入数据: file1.csv内容 hellod world file2.csv内容 hellod hadoop 输出结果: hadoop 1 hello 2 world 1 (2) 代码实现及分析 package com.hadoop.kwang; import java.io.IOException; import java.util.StringToke

1. SparkR的安装配置 1.1.       R与Rstudio的安装 1.1.1.           R的安装 我们的工作环境都是在Ubuntu下操作的,所以只介绍Ubuntu下安装R的方法: 1)  在/etc/apt/sources.list添加源 deb http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/bin/linux/ubuntu precise/, 然后更新源apt-get update: 2)  通过apt-get安装: sudo apt-get insta

一.统计好友对数(去重) 1.1.数据准备 joe, jon joe , kia joe, bob joe ,ali kia, joe kia ,jim kia, dee dee ,kia dee, ali ali ,dee ali, jim ali ,bob ali, joe ali ,jon jon, joe jon ,ali bob, joe bob ,ali bob, jim jim ,kia jim, bob jim ,ali friends.txt 有一个friends.txt文件,

mapreduce实现一个简单的单词计数的功能. 一,准备工作:eclipse 安装hadoop 插件: 下载相关版本的hadoop-eclipse-plugin-2.2.0.jar到eclipse/plugins下. 二,实现: 新建mapreduce project map 用于分词,reduce计数. package tank.demo; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apa

Hadoop 版本2.8.0 前期准备工作: 1. 设置用户环境变量 PATH 和 CLASSPATH 方便执行 Hadoop 命令时不用转移到对应的目录下,shell 除了会在当前目录下还会到 PATH 指定位置寻找可执行文件. 使用 javac 命令编译 .java 文件时,如果没有指定 -classpath 选项,会到 CLASSPATH 下寻找程序里 import 的类.使用 echo $PATH 命令可察看对应的环境变量. vi ~/.bash_profile # set HADOOP

1.获取数据: 想要获得道指30只成分股的最新股价 import requests import re import pandas as pd def retrieve_dji_list(): try: r = requests.get('https://money.cnn.com/data/dow30/') except ConnectionError as err: print(err) search_pattern = re.compile('class="wsod_symbol"

import pandas as pd #导入pandas import matplotlib.pyplot as plt #导入matplotlib from pylab import * mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline 数据读取与索引 bra = pd.read_csv('data/bra.csv') bra.h

Spark简介: Spark是UC Berkeley AMP lab开发的一个集群计算的框架,类似于Hadoop,但有很多的区别.最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中,不需要每次都写入HDFS,更适用于需要迭代的MapReduce算法场景中,可以获得更好的性能提升. 例如一次排序测试中,对100TB数据进行排序,Spark比Hadoop快三倍,并且只需要十分之一的机器.Spark集群目前最大的可以达到8000节点,处理的数据达到PB级别,在互联网企业中应用非常广泛. 这里整理5个Sp

简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 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mappi