WordCount是一个入门的MapReduce程序(从src\examples\org\apache\hadoop\examples粘贴过来的): package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path

MapReduce 单词统计案例编程 一.在Linux环境安装Eclipse软件 1.   解压tar包 下载安装包eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz到/opt/software目录下. 解压到/opt/tools目录下: [hadoop@bigdata-senior01 tools]$ tar -zxf /opt/sofeware/eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz -C /op

MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Reduce的数据来源于Map,Map的输出即是Reduce

void bind(String sName,Object object);――绑定:把名称同对象关联的过程 void rebind(String sName,Object object);――重新绑定:用来把对象同一个已经存在的名称重新绑定 void unbind(String sName);――释放:用来把对象从目录中释放出来 Object lookup(String sName);――查找:返回目录中的一个对象 void rename(String sOldName,String sNew

第2节 mapreduce深入学习:7.MapReduce的规约过程combiner 每一个 map 都可能会产生大量的本地输出,Combiner 的作用就是对 map 端的输出先做一次合并,以减少在 map 和 reduce 节点之间的数据传输量,以提高网络IO 性能,是 MapReduce 的一种优化手段之一.    combiner 是 MR 程序中 Mapper 和 Reducer 之外的一种组件    combiner 组件的父类就是 Reducer    combiner 和

ThinkPHP关联预载入 预载入的作用是减少执行SQL语句,进而提升程序的性能. public function join(){ //用于监听SQL Db::listen(function ($sql, $time, $explain) { // 记录SQL echo $sql . ' [' . $time . 's]<br>'; // 查看性能分析结果 //dump($explain); }); //$brand = Brand::all([3,4]);//未预载入 程序执行了5句SQL语

LineWorks作为SEMI的质量管理,可为半导体制造商提供对实施标准,产品质量,质量和指标验证的全面控制.有许多附加模块和SPACE-Chart插件,可根据个人需求进行灵活调整. 三个主要特征是: 一流的统计过程控制(Advanced SPC): 该解决方案使您可以通过高级IT模型丰富经典的六西格码(Six Sigma)概念,以便将质量控制集成到每个生产步骤中. 集中制造质量控制: 旗舰LineWorks SPACE(统计过程分析和控制环境)是用于复杂过程控制(SPC)的综合基础架构解决方案

[Cloud Computing]Hadoop环境安装.基本命令及MapReduce字数统计程序 1.虚拟机准备 1.1 模板机器配置 1.1.1 主机配置 IP地址:在学校校园网Wifi下连接下 VMWare自己DHCP分配的是 192.168.190.xxx 内存:4G(根据自己机器确定 我需要三台机器 我的内存是16G) 硬盘:50G OS:CentOS7 x64 1.1.2 环境工具安装 ping www.baidu.com先查看能否正常上网 yum install -y epel-re

MapReducer运行过程 以单词统计为案例. 假如现在文件中存在如下内容: aa bb aa cc dd aa 当然,这是小文件,如果文件大小较大时会将文件进行 "切片" ,此处的切片和 HDFS 的 "分块"概念不同. "切片" 是将文件进行逻辑的划分,而 "分块" 是进行物理的划分. 即 "切片" 是将文件按照某一大小进行标记(默认为128m,即与分块大小相同),如文件为300M,那么将会标记为 0

Hadoop技术内幕中指出Top K算法有两步,一是统计词频,二是找出词频最高的前K个词.在网上找了很多MapReduce的Top K案例,这些案例都只有排序功能,所以自己写了个案例. 这个案例分两个步骤,第一个是就是wordCount案例,二就是排序功能. 一,统计词频 package TopK; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configu

要统计的文件的文件名为hello hello中的内容如下 hello you hello me 通过MapReduce程序统计出文件中的各个单词出现了几次.(两个单词之间通过tab键进行的分割) import java.io.IOException; import mapreduce.WordCountApp.WordCountMapper.WordCountReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apac

准备数据access.log 要用到的只有第二个手机号,倒数第三上行流量,倒数第二下行流量. 1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 24 27 2481 24681 200 1363157995052 13826544101 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 4 0 264 0 200 1363157991076 13926435656

自定义Mapper实现 import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; /** * KEYIN: Map任务读取数据的key类型,offset,是每行数据起始位置的偏移量,

一.Maptask并行度与决定机制 1.一个job任务的map阶段的并行度默认是由该任务的大小决定的: 2.一个split切分分配一个maprask来并行处理: 3.默认情况下,split切分的大小等于blocksize大小: 4.切片不是mapper类中对单词的切片,而是对每一个处理文件的单独切片. eg.  默认情况下,一个maptask处理的文件大小为128M,比如一个400M的数据文件,就需要4个maptask并行来处理,而500M的数据文件也是需要4个maptask. 二.Maptas

使用的案例是wordcountmapreduce的程序演示 一: 1.源程序 2.优化的切入点 3.优化的部分代码 二:wordcount的处理过程 1.重点 一个块对应一个map任务. 而做单词统计的文件被分成许多分片,一个分片对应一个块,但是每个文件都比较小,所以造成了一个文件就是一个块. 所以,一个文件就是一个任务. 2.偏移量的解释 3.reducer的处理 注意到排序后的样子,什么时(1,1),什么时(2).

1.Map任务处理 1.1 读取HDFS中的文件.每一行解析成一个<k,v>.每一个键值对调用一次map函数.                <0,hello you>   <10,hello me> 1.2 覆盖map(),接收1.1产生的<k,v>,进行处理,转换为新的<k,v>输出. <hello,1> <you,1> <hello,1> <me,1> 1.3 对1.2输出的<k,v&g

转自:http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/41114259 昨天经过几个小时的学习,把MapReduce的第一个阶段的过程学习了一下,也就是最最开始的时候从文件中的Data到key-value的映射,也就是InputFormat的过程.虽说过程不是很难,但是也存在很多细节的.也很少会有人对此做比较细腻的研究,学习.今天,就让我来为大家剖析一下这段代码的原理.我还为此花了一点时间做了几张结构图,便于大家理解.在这里先声明

一.概述 理解Hadoop的Shuffle过程是一个大数据工程师必须的,笔者自己将学习笔记记录下来,以便以后方便复习查看. 二. MapReduce确保每个reducer的输入都是按键排序的.系统执行排序.将map输出作为输入传给reducer的过程称为Shuffle. 2.1 map端 map函数开始产生输出时,利用缓冲的方式写到内存并排序具体分一下几个步骤. 1.map数据分片:把输入数据源进行分片,根据分片来决定有多少个map,每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出,默认情况

接上篇https://www.cnblogs.com/sengzhao666/p/11850849.html 2.数据处理: ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 (id) ·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 (ip) ·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 (traffic) 分两步: 统计:排序 初始文件部分样例: 1.192.25.84 2016-11-10-00:01:14 10 54 video 5551 1.194.144.222 2016-11-10-00:01:20

shuffle 是从map产生输出到reduce的消化输入的整个过程. 排序贯穿于Map任务和Reduce任务,是MapReduce非常重要的一环,排序操作属于MapReduce计算框架的默认行为,不管流程是否需要,都会进行排序. 在MapReduce计算框架中,主要用到了两种排序方法:快速排序和归并排序 1)快速排序:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据比另外一部分的所有数据都小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此使整个数

http://www.jianshu.com/p/c97ff0ab5f49 总结shuffle 过程: map端的shuffle: (1)map端产生数据,放入内存buffer中: (2)buffer满的时候,将buffer里面的数据按照key来快排,然后写到磁盘中; (3)上面每次buffer满都会产生一个磁盘文件,最终会有很多磁盘文件,他们每个都排好序了,最后要把它们合并为一个大文件,就是一个merge的过程: reduce端的shuffle: (4)copy过程:reduce通过网络从ma