摘要:hadoop安装完成后,像学习其他语言一样,要开始写一个“hello world!” ,看了一些学习资料,模仿写了个程序.对于一个C#程序员来说,写个java程序,并调用hadoop的包,并跑在linux系统下,是一次新的尝试. hadoop ncdc气象数据: http://down.51cto.com/data/1127100 数据说明: 第15-19个字符是year 第45-50位是温度表示,+表示零上 -表示零下,且温度的值不能是9999,9999表示异常数据 第50位值只能是0.

0. 说明 通过 MapReduce 实现密码 Top10 统计 通过两次 MapReduce 实现 1. 流程图 2. 程序编写 密码 Top10 统计代码

LeetCode:每日温度[739] 题目描述 根据每日 气温 列表,请重新生成一个列表,对应位置的输入是你需要再等待多久温度才会升高的天数.如果之后都不会升高,请输入 0 来代替. 例如,给定一个列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73],你的输出应该是 [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]. 提示:气温 列表长度的范围是 [1, 30000].每个气温的值的都是 [30, 100] 范围内的整数. 题目分析 说实话,看到这

LeetCode 题号739中等难度 每日温度 题目描述: 根据每日 气温 列表,请重新生成一个列表,对应位置的输入是你需要再等待多久温度才会升高超过该日的天数.如果之后都不会升高,请在该位置用 0 来代替. 例如,给定一个列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73],你的输出应该是 [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]. 提示:气温 列表长度的范围是 [1, 30000].每个气温的值的均为华氏度,都是在 [30, 100] 

Hadoop-MapReduce计算气象温度 1 运行环境说明 1.1 硬软件环境 主机操作系统:Mac OS 64 bit ,8G内存 虚拟软件:Parallers Desktop12 虚拟机操作系统:CentOS 64位,单核,512内存 JDK:java version "1.7.0_45" Hadoop:1.1.2 1.2 机器网络环境 集群包含三个节点:1个namenode.2个datanode,其中节点之间可以相互ping通.节点IP地址和主机名分布如下: 序号 IP地址

739. 每日温度 根据每日 气温 列表,请重新生成一个列表,对应位置的输出是需要再等待多久温度才会升高超过该日的天数.如果之后都不会升高,请在该位置用 0 来代替. 例如,给定一个列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73],你的输出应该是 [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]. 提示:气温 列表长度的范围是 [1, 30000].每个气温的值的均为华氏度,都是在 [30, 100] 范围内的整数. class Solutio

根据每日 气温 列表,请重新生成一个列表,对应位置的输入是你需要再等待多久温度才会升高的天数.如果之后都不会升高,请输入 0 来代替. 例如,给定一个列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73],你的输出应该是 [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]. 提示:气温 列表长度的范围是 [1, 30000].每个气温的值的都是 [30, 100] 范围内的整数. //章节 - 队列和栈 //三.栈:先入后出的数据结构 //3.每日温度

每日温度 请根据每日 气温 列表,重新生成一个列表.对应位置的输出为:要想观测到更高的气温,至少需要等待的天数.如果气温在这之后都不会升高,请在该位置用 0 来代替. 例如,给定一个列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73],你的输出应该是 [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]. 提示:气温 列表长度的范围是 [1, 30000].每个气温的值的均为华氏度,都是在 [30, 100] 范围内的整数. 解题思路 一.针对数组中每

:对云计算的看法 内容 :使用MapReduce求每年最低温度 内容 :求温度平均值能使用combiner吗? 内容 :使用Hadoop流求最高温度(awk脚本) 内容 :使用Hadoop流求最高温度(Python语言) 内容 :MapReduce是否可以自动识别新增节点? 内容 :使用Hadoop公平调度器 内容 中新增节点后,DataNode无法启动 运行环境说明 1.1  硬软件环境 线程,主频2.2G,6G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 buil

程序:(另外一个关于单词计数的总结:http://www.cnblogs.com/DreamDrive/p/5492572.html) import java.io.IOException; import mapreduce.WordCountApp.WordCountMapper.WordCountReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.

我们继续通过项目强化掌握Combiner和Partitioner优化Hadoop性能 1.项目介绍 本项目我们使用明星搜索指数数据,分别统计出搜索指数最高的男明星和女明星. 2.数据集 3.分析 基于项目的需求,我们通过以下几步完成: 1.编写Mapper类,按需求将数据集解析为key=gender,value=name+hotIndex,然后输出. 2.编写Combiner类,合并Mapper输出结果,然后输出给Reducer. 3.编写Partitioner类,按性别,将结果指定给不同的Re

Given a list of daily temperatures T, return a list such that, for each day in the input, tells you how many days you would have to wait until a warmer temperature. If there is no future day for which this is possible, put 0instead. For example, give

紧接着上一篇博文我们学习了MapReduce得到输出格式之后,在这篇博文里,我们将通过一个实战小项目来熟悉一下MultipleOutputs(多输出)格式的用法. 项目需求: 假如这里有一份邮箱数据文件,我们期望统计邮箱出现次数并按照邮箱的类别,将这些邮箱分别输出到不同文件路径下(MultipleOutputs).数据集示例如下所示. wolys@21cn.com zss1984@126.com 294522652@qq.com simulateboy@163.com zhoushigang_1

在本博文,我们要学习一个挖掘气象数据的程序.气象数据是通过分布在美国全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. 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 NCDCNOAA),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,这些字段被整合成一行且

题目: 根据每日 气温 列表,请重新生成一个列表,对应位置的输入是你需要再等待多久温度才会升高超过该日的天数.如果之后都不会升高,请在该位置用 0 来代替. 例如,给定一个列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73],你的输出应该是 [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]. Given a list of daily temperatures T, return a list such that, for each day in

根据每日 气温 列表,请重新生成一个列表,对应位置的输入是你需要再等待多久温度才会升高超过该日的天数.如果之后都不会升高,请在该位置用 0 来代替. 例如,给定一个列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73] 你的输出应该是[1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]. 提示:气温 列表长度的范围是 [1, 30000].每个气温的值的均为华氏度,都是在 [30, 100] 范围内的整数. 这道题给了我们一个数组,让我们找下一个比当前数

题目 根据每日 气温 列表,请重新生成一个列表,对应位置的输入是你需要再等待多久温度才会升高超过该日的天数.如果之后都不会升高,请在该位置用 0 来代替. 例如,给定一个列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73],你的输出应该是 [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]. 提示:气温 列表长度的范围是 [1, 30000].每个气温的值的均为华氏度,都是在 [30, 100] 范围内的整数. 来源:力扣(LeetCode) 链接:

核心功能描述 应用程序通常会通过提供map和reduce来实现 Mapper和Reducer接口,它们组成作业的核心. Map是一类将输入记录集转换为中间格式记录集的独立任务. 这种转换的中间格式记录集不需要与输入记录集的类型一致.一个给定的输入键值对可以映射成0个或多个输出键值对.Hadoop Map/Reduce框架为每一个InputSplit产生一个map任务,而每个InputSplit是由该作业的InputFormat产生的. 什么是InputSplit?InputSplit是指分片,在

首先在项目的src文件中需要加入以下文件,log4j的内容为: log4j.rootLogger=INFO, stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n log4j.ap

package mapreduce.webpv; import java.io.IOException; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntW

1.数据准备 使用MapReduce计算age.txt中年龄最大.最小.均值name,min,max,countMike,35,20,1Mike,5,15,2Mike,20,13,1Steven,40,20,10Ken,28,68,1Ken,14,198,10Cindy,32,31,100 2.预期结果Mike 5 20 4Steven,40,20,10Ken   14 198 11Cindy,32,31,100 3.需要加入自定义输出类型MinMaxCountTuple import java