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

(一)MapReduce介绍 1.MapReduce简介   MapReduce是Hadoop生态系统的一个重要组成部分,与分布式文件系统HDFS.分布式数据库HBase一起合称为传统Hadoop的三驾马车,一起构成了一个面向海量数据的分布式系统的基础架构.   MapReduce是一个用于大规模数据(大于1TB)处理的分布式计算模型.编程模型,它最初是由Google设计并实现的,在Google提出时,给它的定义是:Map/Reduce是一个编程模型(programming model),是一个

1.MapReduce是如何执行任务的?2.Mapper任务是怎样的一个过程?3.Reduce是如何执行任务的?4.键值对是如何编号的?5.实例,如何计算没见最高气温? 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

背景 MapReduce是个非常灵活和强大的数据聚合工具.它的好处是可以把一个聚合任务分解为多个小的任务,分配到多服务器上并行处理. MongoDB也提供了MapReduce,当然查询语肯定是JavaScript.MongoDB中的MapReduce主要有以下几阶段: 1. Map:把一个操作Map到集合中的每一个文档 2. Shuffle: 根据Key分组对文档,并且为每个不同的Key生成一系列(>=1个)的值表(List of values). 3. Reduce: 处理值表中的元素,直到值

这是搭建hadoop环境后的第一个MapReduce程序: 基于hadoop streaming的python的脚本: 1 map.py文件,把文本的内容划分成单词: #!/usr/bin/pythonimport sys for line in sys.stdin:    line = line.strip()    words = line.split()    for word in words:        print('%s\t%s' % (word, 1)) 2 reduce文件,

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

上一篇博文如何在Eclipse下搭建Hadoop开发环境,今天给大家介绍一下如何分别分别在Eclipse和Hadoop集群上运行我们的MapReduce程序! 1. 在Eclipse环境下运行MapReduce程序(WordCount程序) 首先看一下我的项目结构和WordCount程序: 其中word.txt将作为我们测试的输入文件,内容如下: 程序代码如下所示: package com.hadoop.WordCount; import java.io.IOException; import

上一篇中我们了解了MapReduce和Yarn的基本概念,接下来带领大家搭建下Mapreduce-HA的框架. 结构图如下: 开始搭建: 一.配置环境 注:可以现在一台计算机上进行配置,然后分发给其它服务器 1.1 编辑mapred-site.xml文件: 进入目录 /opt/hadoop/hadoop-2.6.5/etc/hadoop cd  /opt/hadoop/hadoop-2.6.5/etc/hadoop vim mapred-site.xml 添加如下配置: <configurati

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

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

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

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

Hadoop,mapreduce 介绍 59888745@qq.com 大数据工程师是在Linux系统下搭建Hadoop生态系统(cloudera是最大的输出者类似于Linux的红帽), 把用户的交易或行为信息通过HDFS(分布式文件系统)等存储用户数据文件,然后通过Hbase(类似于NoSQL)等存储数据,再通过Mapreduce(并行计算框架)等计算数据,然后通过hiv或pig(数据分析平台)等分析数据,最后按照用户需要重现出数据. Hadoop是一个由Apache基金会所开发的开源分布式系

一.mapreduce入门 1.什么是mapreduce 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件:HDFS:分布式存储系统MapReduce:分布式计算系统YARN: hadoop 的资源调度系统Common: 以上三大组件的底层支撑组件,主要提供基础工具包和 RPC 框架等 Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于 hadoop 的数据分析 应用”的核心框架Mapreduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的 分布式运算程序,

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅

原文链接:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/06/04/2534533.html 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MapReduce程序设计. 1.1 实例描述 对数据文件中的数据进行去重.数据文件中的每行都是一个数据. 样例输入如下所示: 1)file1: 2012-3