MapReduce应用场景 前一阵子参加炼数成金的MapReduce培训,培训中的作业例子比较有代表性,用于解释问题再好不过了.有一本国外的有关MR的教材,比较实用,点此下载. MR能解决什么问题?一般来说,用的最多的应该是日志分析,海量数据排序处理.最近一段时间公司用MR来解决大量日志的离线并行分析问题. MapReduce机制 对于不熟悉MR工作原理的同学,推荐大家先去看一篇博文:http://blog.csdn.net/athenaer/article/details/8203990 常用

1.编写过程,输入三角形三个表的长度.在控制台打印三角形的面积. create or replace procedure pro_s(v_a number,v_b number,v_c number) is -- 声明变量 v_sum ,); begin -- 计算三角形的面积 v_sum:*sqrt((v_a+v_b+v_c)*(v_a+v_b-v_c)*(v_a+v_c-v_b)*(v_b+v_c-v_a)); -- 打印输出 dbms_output.put_line('三角形的面积是:'|

一. 思路:声明record类型的变量,根据 多表联合查询查出想要的数据,最后输出. 二.注意:record类型不一定只是一个表中的数据,也可以声明不同表中的数据类型. 三.语句如下: declare -- 声明record类型 type emp_record_type is record( deptno emp.deptno%type, dname dept.dname%type, count emp.sal%type, avg emp.sal%type ); -- 声明record类型的变量

 1组函数 avg(),sum(),max(),min(),count()案例: selectavg(sal),sum(sal),max(sal),min(sal),count(sal) from emp / 截图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdG90b3R1enVvcXVhbg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEas

--根据每个部门来统计部门工资总和 select deptid, sum(sal) 工资合计 from emp group by deptid; --根据每个部门来统计部门工资总和select deptid, 工资合计, sum(工资合计) over() as 总合计  from (select deptid, sum(sal) 工资合计 from emp group by deptid) x;       select     deptid  部门,        工资合计,        总

前言:圣诞节来了,我怎么能虚度光阴呢?!依稀记得,那一年,大家互赠贺卡,短短几行字,字字融化在心里:那一年,大家在水果市场,寻找那些最能代表自己心意的苹果香蕉梨,摸着冰冷的水果外皮,内心早已滚烫.这一年……我在博客园-_-#,希望用dt的代码燃烧脑细胞,温暖小心窝. 上篇<Hadoop阅读笔记(一)——强大的MapReduce>主要介绍了MapReduce的在大数据集上处理的优势以及运行机制,通过专利数据编写Demo加深了对于MapReduce中输入输出数据结构的细节理解.有了理论上的指导,仍

题目描述 查找排除当前最大.最小salary之后的员工的平均工资avg_salary.CREATE TABLE `salaries` ( `emp_no` int(11) NOT NULL,`salary` int(11) NOT NULL,`from_date` date NOT NULL,`to_date` date NOT NULL,PRIMARY KEY (`emp_no`,`from_date`));输出格式: avg_salary 69462.5555555556 SQL: sele

题目描述 统计出当前各个title类型对应的员工当前薪水对应的平均工资.结果给出title以及平均工资avg.CREATE TABLE `salaries` (`emp_no` int(11) NOT NULL,`salary` int(11) NOT NULL,`from_date` date NOT NULL,`to_date` date NOT NULL,PRIMARY KEY (`emp_no`,`from_date`));CREATE TABLE IF NOT EXISTS "titl

复杂的sql语句,按部门统计人数: --按部门统计人数 SELECT o.OUGUID AS OUGUID, o.OUNAME AS OUNAME, IFNULL() AS USERNUM, ) END) AS CallNoCount, END) AS QuestionCount, END) AS PassCount, END) AS BanjianCount FROM (SELECT ROW_ID,`STATUS`,handleuserguid,CALLTIME FROM audit_queu

6-4 求自定类型元素的平均 (10 分)  本题要求实现一个函数,求N个集合元素S[]的平均值,其中集合元素的类型为自定义的ElementType. 函数接口定义: ElementType Average (ElementType S[], int N) 其中给定集合元素存放在数组S[]中,正整数N是数组元素个数.该函数须返回N个S[]元素的平均值,其值也必须是ElementType类型. 裁判测试程序样例: #include <stdio.h> #define MAXN 10typedef

很多人选择工作的原因很简单:要么有钱,要么自己开心,当然绝大多数人是既没有钱也不开心...(现实就是这么残酷).哪有钱多事少的活,请告诉我,我第一个去!!我想大部分人对java充满好奇的一个原因就是钱多呀,不用不好意思,很正常的(认真脸). 那么我们就来看看java开发工程师工资到底多少吧...反正我看完是被吓到了....这一篇完全就是看图说话哈,样本足够,可信度还是比较高的. 平均工资:13410,当之无愧的高薪行业.可以看出来月薪4.5k-6k和30k-50k都是比较少的,20k-30k最多

china:张三 78李四 89王五 96赵六 67english张三 80李四 82王五    84赵六 86math张三 88李四 99王五 66赵六 77 import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.had

#include<iostream> #include<iomanip> using namespace std ; int main() { int n; while(cin>>n) { ; ;i<n;i++) { cin>>score ; score_sum+=score; } double ave_score = (score_sum * 1.0) / n ; cout<<setiosflags(ios::)<<ave_s

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

前言 在Hadoop中,排序是MapReduce的灵魂,MapTask和ReduceTask均会对数据按Key排序,这个操作是MR框架的默认行为,不管你的业务逻辑上是否需要这一操作. 技术点 MapReduce框架中,用到的排序主要有两种:快速排序和基于堆实现的优先级队列(PriorityQueue). Mapper阶段 从map输出到环形缓冲区的数据会被排序(这是MR框架中改良的快速排序),这个排序涉及partition和key,当缓冲区容量占用80%,会spill数据到磁盘,生成IFile文

前言 说起这个需求,有点反常规,左边是组织机构树,右边是组织机构对应的员工列表.点击左侧组织机构时传一个组织机构ID,然后查询该组织机构以及其所属的一级节点,如果有部门直属单击节点组织机构,则挂出来员工总数,也就是说根节点不需要向下递归,只需要查询出对应的员工记录即可,相反,所以的一级节点则需要向下递归计算出所有的员工总数.刚开始只知道递归,没有具体的思路,后一个同事帮忙写了一个,后发现思路确实巧妙,所以自己拿出来再分析分享下. 思路分析 1.单击根节点不需要向下递归,那么则把单击根节点单独拿出

1. 现有某电商关于商品点击情况的数据文件,表名为goods_click,包含两个字段(商品分类,商品点击次数),分隔符“     ”,由于数据很大,所以为了方便统计我们只截取它的一部分数据,内容如下                                                                                 要求使用mapreduce统计出每类商品的平均点击次数. 源代码: package mapreduce; import java.io.I

--部门:部门编号,部门名称,地址: --员工:员工编号,员工名字,职务,管理编号,入职日期,薪资,奖金,部门编号: CREATE TABLE dept( deptno INT PRIMARY KEY, dname VARCHAR(20), loc VARCHAR(20) ); CREATE TABLE emp( empno INT PRIMARY KEY, ename VARCHAR(20) NOT NULL, job VARCHAR(20) CHECK (job IN('CLERK','SA

import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapred.JobConf; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import

import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.ma

需求: 基于公司的文化和公司部门间以及员工之间的工作需求状态,或者想要了解某一些技能.专业方面的知识需求.促进并提高员工们的技能认知和技术水平. 详细代码如下: 先说一下存入csv表格的表头字段: 1.姓名: 从名单中随机抽取,每次抽取后,后面都会进行判断,将已分享过的人员名单剔除,保证人员不会重复 2.知识分享内容: python参数来指定,就是运行程序是指定分享内容,脚本才能够正常运行,否则报错 这里用的是sys模块中的argv方法来取到指定参数,并存入csv文件中 3.抽取日期: 本来用的