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

Hadoop基础-Map端链式编程之MapReduce统计TopN示例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.项目需求 对“temp.txt”中的数据进行分析,统计出各个年份(第15~19列)总排行前十的最高气温(第87~92列),由于博客园无法上传大文件的文本,因此我把该文本的内容放在博客园的另一个链接了(需要的戳我).,如果网页打不开的话也就可以去百度云盘里下载副本,链接:链接:https://pan.baidu.com/s/12aZFcO2XoegUGMAb

MongoDb 用 mapreduce 统计留存率(金庆的专栏)留存的定义采用的是新增账号第X日:某日新增的账号中,在新增日后第X日有登录行为记为留存 输出如下:(类同友盟的留存率显示)留存用户注册时间    新增用户  留存率                      1天后   2天后   3天后   4天后   5天后  6天后  7天后  14天后  30天后2015-09-17  2300      20.7 %  15.6 %  13 %    11.3 %  9.9 %      

示例 数据: -- :: 34c -- :: 36c -- :: 32c -- :: 37c -- :: 23c -- :: 45c -- :: 50c -- :: 33c -- :: 41c -- :: 27c -- :: 45c -- :: 46c -- :: 47c 要求: 将每年每月中的气温排名前三的数据找出来 实现: 1.每一年用一个reduce任务处理; 2.创建自定义数据类型,存储 [年-月-日-温度]; 2.自己实现排序函数 根据 [年-月-温度] 降序排列,也可以在定义数据类型

原推送引用:https://mp.weixin.qq.com/s/3qQqN6qzQ3a8_Au2qfZnVg 版权归原作者所有,如有侵权请及时联系本人,见谅! 原文采用Excel进行统计数据,这里采用刚学习的工具进行练习. import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hado

现有某电商网站用户对商品的收藏数据,记录了用户收藏的商品id以及收藏日期,名为buyer_favorite1. buyer_favorite1包含:买家id,商品id,收藏日期这三个字段,数据以“\t”分割,样本数据及格式如下: 买家id   商品id    收藏日期         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::    

1.原始数据 2.使用java程序 1)新建项目 2)导包 hadoop-2.7.3\share\hadoop\mapreduce +hsfs的那些包 +common 3.写项目 1)实体类 注:属性直接定义为String和 Long定义更方便 package com.zy.flow; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.

源代码: WordCountMapper.java: package cn.idcast.mapreduce; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; /* 四个泛型解释: KEYIN:k1的类型 VALUEIN:v1的类型 KEYOUT:k2的

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

(只有文字没有图,图请参考http://research.google.com/archive/mapreduce.html) MapReduce: 一种简化的大规模集群数据处理法 翻译:风里来雨里去 原文:MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 作者:JeffreyDean and Sanjay Ghemawat 转载请保留以上信息 摘要 MapReduct是一个用于处理与生成大型数据集的编程模型及相关实现.用户分别指定一

2013-8-20 1.    SQL查询表的行列转换/小计/统计(with  rollup,with cube,pivot解析) 在实际的项目开发中有很多项目都会有报表模块,今天就通过一个小的SQL查询统计来讲解一下实际开发中比较常用的行列转换/小计/统计等报表统计相关的常用知识点. 题目如下: 查询sales 和stores表,得出1993年每个store每季度销售数量及小计和总计,查询出的结果如下 其中sales表的数据结构如下: 其中stores表的数据结构如下: 1.1 普通方法(容易

建立下述测试数据,通过MapReduce统计每个班级学生数及成绩和. 代码如下: public string SumStudentScore() { var collection = _dataBase.GetCollection("StudentInfo"); //按照班级(Class)进行分组统计,并将每条记录的记录数(1)和成绩(this.Score)作为Reduce参数 string mapFunction = @"function(){ emit(this.Clas

前言 的一个渣渣程序猿一枚,因为个人工作,须要常常和hadoop打交道,可是自己之前没有接触过hadoop.所以算是边学边用,这个博客算是记录一下学习历程,梳理一下自己的思路,请各位看官轻拍.本博客大量复制了各路大神的博客,在此不一一列出来了.求各位大神见谅. 大量复制http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/index.html Hadoop简单介绍 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架(http://hadoop.apache.or

SQL查询表的行列转换/小计/统计(with rollup,with cube,pivot解析) 2013-8-20 1.    SQL查询表的行列转换/小计/统计(with  rollup,with cube,pivot解析) 在实际的项目开发中有很多项目都会有报表模块,今天就通过一个小的SQL查询统计来讲解一下实际开发中比较常用的行列转换/小计/统计等报表统计相关的常用知识点. 题目如下: 查询sales 和stores表,得出1993年每个store每季度销售数量及小计和总计,查询出的结果

hadoop 学习笔记:mapreduce框架详解 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,

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微信公众号[程序员江湖] 作者黄小斜,斜杠青年,某985硕士,阿里 Java 研发工程师,于 2018 年秋招拿到 BAT 头条.网易.滴滴等 8 个大厂 offer,目前致力于分享这几年的学习经验.求职心得和成长感悟,以及作为程序员的思考和见解.(关注公众号后回复”资料“即可领取 3T 免费技术学习资源) ​       纯干货:Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解. 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS.MapReduce.

转自:http://blog.csdn.net/iamdll/article/details/20998035 分类: 分布式 2014-03-11 10:31 156人阅读 评论(0) 收藏 举报 目录(?)[+] Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS.MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心.

HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持. HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的(在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能,在最新的版本中就已经实现了).NameNode作为主服务器,管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作.Da