0. 说明 编写 MapReduce 程序实现年度最高气温统计 1. 气温数据分析 气温数据样例如下: ++023450FM-+000599999V0202701N015919999999N0000001N9-+99999102001ADDGF108991999999999999999999 ++023450FM-+000599999V0202901N008219999999N0000001N9-+99999102001ADDGF104991999999999999999999 ++023450

0. 说明 Combiner 介绍 &&  在 MapReduce 中的应用 1. 介绍 Combiner: Map 端的 Reduce,有自己的使用场景 在相同 Key 过多的情况下,在 Map 端进行的预聚合,大大缓解了网络间的 K-V 全分发 Combiner 适用场景: 最大值 求和 最小值 Combiner 不适用平均值的计算 2. 结合 Combiner 实现 Word Count 在 [MapReduce_1] 运行 Word Count 示例程序 代码基础上在 WCApp.

0. 说明 MapReduce 实现将最高气温统计数据输出为文本格式和 SequenceFile 格式 在最高气温统计的基础上进行操作 1. 核心代码 // 多输出格式设置 MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "text", TextOutputFormat.class, Text.class, IntWritable.class); MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "seq", Seque

0. 说明 Hadoop 随笔的目录 1. HDFS 主要内容: [HDFS_1] HDFS 的概念和特性 [HDFS_2] HDFS 的 Shell 操作 [HDFS_3] HDFS 工作机制 [HDFS_4] HDFS 的 Java 应用开发 [SequenceFile_1] Hadoop 序列文件 [SequenceFile_2] SequenceFile 的基本操作 [SequenceFile_3] MapFile [SequenceFile_4] SequenceFile 配置压缩 [

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

Mapreduce前提工作 简单的来说map是大数据,reduce是计算<运行时如果数据量不大,但是却要分工做这就比较花时间了> 首先想要使用mapreduce,需要在linux中进行一些配置: 1.在notepad++里修改yarn-site.xml文件,新添加 <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>192.168.64.141</value> &l

一.项目采用maven构建,如下为pom.xml中引入的jar包 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4

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

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.

1901 46 1902 21 1903 48 1904 33 1905 43 1906 47 1907 31 1908 28 1909 26 1910 35 1911 30 1912 16 1913 29 1914 29 1915 5 1916 21 1917 22 1918 31 1919 27 1920 43 1921 34 1922 27 1923 26 以上为结果 package com.teset; import java.io.IOException; import java.ut

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 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任务的执行过程详解 每个Mapper任

1. 查找历年最高的温度. MapReduce任务过程被分为两个处理阶段:map阶段和reduce阶段.每个阶段都以键/值对作为输入和输出,并由程序员选择它们的类型.程序员还需具体定义两个函数:map函数和reduce函数. 对应的Java MapReduce代码如下: public class MaxTemperature{ static class MaxTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>

文件是 MapReduce 任务数据的初始存储地.正常情况下,输入文件一般是存储在 HDFS 里面.这些文件的格式可以是任意的:我们可以使用基于行的日志文件, 也可以使用二进制格式,多行输入记录或者其它一些格式.这些文件一般会很大,达到数十GB,甚至更大.那么 MapReduce 是如何读取这些数据的呢?下面我们来学习 InputFormat 接口 1.InputFormat接口 InputFormat接口决定了输入文件如何被 Hadoop分块(split up)与接受.InputFormat

明白了MapReduce程序的工作原理之后,下一步就是写代码来实现它.我们需要三样东西:一个map函数.一个reduce函数和一些用来运行作业的代码.map函数由Mapper类来表示,后者声明一个map()虚方法.范例2-3显示了我们的map函数实现. 范例2-3 查找最高气温的Mapper类 Import java.Io.IOException; import org.apahce.hadoop.io.IntWritable; import org.apahce.hadoop.io.LongW

1.map和reduce MapReduce任务过程分为两个处理阶段:map阶段和reduce阶段.每个节点都以键值对作为输入和输出,其类型由程序员来选择.程序员还需要编写两个函数:map函数和reduce函数. map阶段的输入时NCDC原始数据.我们选择文本格式作为输入格式,将数据集的每一行作为文本输入.键是某一行起始位置相对于文本起始位置的偏移量,不过我们不需要这个信息,所以将其忽略. 我们的map函数很简单.由于我们只对年份和气温属性感兴趣,所以只需要取出这两个字段数据.在本例中,map

本文介绍通过AWK和MapReduce两种方式统计出每年温度到最高气温直.awk速度虽然快,而且简短,但是数据量巨大到时候,就遇到力瓶颈,及时分布式执行awk脚本,也会出现机器死掉等问题,需要容错机制保障分布式运行,所以就出现力MapReduce计算模型到Hadoop机制. 1 数据集样式 ++023450FM-+000599999V0202701N015919999999N0000001N9-+99999102001ADDGF108991999999999999999999 ++023450F

1. MapReduce - 映射.化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce 保证每个 reducer 的输入都已经按键排序. 1.1.3 MapReduce 类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式: map: (K1, V1) ----> list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) ----> list (K3,

一.MapReduce执行过程 MapReduce运行时,首先通过Map读取HDFS中的数据,然后经过拆分,将每个文件中的每行数据分拆成键值对,最后输出作为Reduce的输入,大体执行流程如下图所示: 整个流程图具体来说: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任务的处理过程又可以分为以下几个阶段,如图所示. 在上图中,把Mapper任务的运行过程分为六个阶段. 第一阶段是把输

MapReducer是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(化简)"                              一.Mapper     1.Mapper负责"分",把复杂的任务分解为若干个简单的任务执行     2.简单的任务分成:a,数据或计算规模对于原任务要大大缩小.b,就近计算,即分配到所需数据节点进行计算.c,这些已分配好的任务彼此间没有依赖关系. 二.Reduc

MapReduce是Hadoop2.x的一个计算框架,利用分治的思想,将一个计算量很大的作业分给很多个任务,每个任务完成其中的一小部分,然后再将结果合并到一起.将任务分开处理的过程为map阶段,将每个小任务的结果合并到一起的过程为reduce阶段.下面先从宏观上介绍一下客户端提交一个作业时,Hadoop2.x各个组件之间的联系及处理流程.然后我们再具体看看MapReduce计算框架在执行一个作业时,做了些什么. YARN YARN是Hadoop2.x框架下的资源管理系统,其组成部分为: 1)全局