实训任务05  MapReduce获取成绩表的最高分记录 实训1:统计用户纺问次数 任务描述: 统计用户在2016年度每个自然日的总访问次数.原始数据文件中提供了用户名称与访问日期.这个任务就是要获取以每个自然日为单位的所有用户访问次数的累加值.如果通过MapReduce编程实现这个任务,首先要考虑的是,Mapper与Reducer各自的处理逻辑是怎样的:然后根据处理逻辑编写出核心代码:最后在Eclipse中编写完整代码,编译打包后提交给集群运行. 分析思路和逻辑 (1)       输入/输出

问题描述 需要连接的表如下:其中左边是child,右边是parent,我们要做的是找出grandchild和grandparent的对应关系,为此需要进行表的连接. Tom Lucy Tom Jim Lucy David Lucy Lili Jim Lilei Jim SuSan Lily Green Lily Bians Green Well Green MillShell Havid James James LiT Richard Cheng Cheng LiHua   思路分析 诚然,在写

今天第一次用MySQL的触发器,怕忘了,赶紧写篇博客记录一下. 废话不说,先上语法: 1 CREATE TRIGGER trigger_name 2 { BEFORE | AFTER } { INSERT | UPDATE | DELETE } 3 ON tbl_name 4 FOR EACH ROW 5 trigger_body 事情的起因是这样的:我有一个人员信息表 pers.因为字段很多,就把中文字段单出来,另建了一个表 perscn.我希望当 pers 插入一条记录,perscn 也能自

分析以下需求,并用代码实现: 1.按照以下描述完成类的定义 学生类 属性: 姓名name 年龄age 成绩score 行为: 吃饭eat() study(String content)(content:表示学习的内容) 2.定义学生工具StudentsTool,有四个方法,描述如下 public void listStudents(Student[] arr):遍历打印学生信息 public int getMaxScore(Student[] arr):获取学生成绩的最高分 public Stu

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

本文基于Windows平台Eclipse,以使用MapReduce编程模型统计文本文件中相同单词的个数来详述了整个编程流程及需要注意的地方.不当之处还请留言指出. 前期准备 hadoop集群的搭建 编程环境搭建 1.将官网下载的hadoop安装包解压,并记住下图所示的目录 2.创建java project,右键工程--->build path--->Configure build path 3.进行如下图操作 4.新建MapReduce编程要使用的环境包,如下图操作 5.将下图所示的commo

原文:http://www.cnblogs.com/zengxiangzhan/archive/2009/09/23/1572276.html Student(S#,Sname,Sage,Ssex) 学生表 Course(C#,Cname,T#) 课程表 SC(S#,C#,score) 成绩表 Teacher(T#,Tname) 教师表   create table Student(S# varchar(20),Sname varchar(10),Sage int,Ssex varchar(2)

MapReduce编程实例: MapReduce编程实例(一),详细介绍在集成环境中运行第一个MapReduce程序 WordCount及代码分析 MapReduce编程实例(二),计算学生平均成绩 MapReduce编程实例(三),数据去重 MapReduce编程实例(四),排序 MapReduce编程实例(五),MapReduce实现单表关联 MapReduce编程实例(六),MapReduce实现多表关联   排序,比较简单,上代码,代码中有注释,欢迎交流. 总体是利用MapReduce本

什么是存储过程?有哪些优缺点? 什么是存储过程?有哪些优缺点? 存储过程就像我们编程语言中的函数一样,封装了我们的代码(PLSQL.T-SQL). 存储过程的优点: 能够将代码封装起来 保存在数据库之中 让编程语言进行调用 存储过程是一个预编译的代码块,执行效率比较高 一个存储过程替代大量T_SQL语句 ,可以降低网络通信量,提高通信速率 存储过程的缺点: 每个数据库的存储过程语法几乎都不一样,十分难以维护(不通用) 业务逻辑放在数据库上,难以迭代 三个范式是什么 三个范式是什么 第一范式(1N

原帖链接:http://bbs.csdn.net/topics/280002741 表架构 Student(S#,Sname,Sage,Ssex) 学生表 Course(C#,Cname,T#) 课程表 SC(S#,C#,score) 成绩表 Teacher(T#,Tname) 教师表 建表语句 CREATE TABLE student ( s# INT, sname ), sage INT, ssex ) ) CREATE TABLE course ( c# INT, cname ), t#

33. 查询成绩比该课程平均成绩低的同学的成绩表. select * from score a where a.degree between 0 and( select avg(degree) from score b   where a.cno=b.cno ) 34. 查询所有任课教师的Tname和Depart. select tname,depart from teacher where tno in( select tno from course ) 35 . 查询所有未讲课的教师的Tna

转自:http://blog.csdn.net/leoleocmm/article/details/8602081 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和Fi

getifaddrs()和struct ifaddrs的使用,获取本机IP 博客分类: Linux C编程   ifaddrs结构体定义如下: struct ifaddrs { struct ifaddrs  *ifa_next;    /* Next item in list */ char            *ifa_name;    /* Name of interface */ unsigned int     ifa_flags;   /* Flags from SIOCGIFFL

一.            设有一数据库,包括四个表:学生表(Student).课程表(Course).成绩表(Score)以及教师信息表(Teacher).四个表的结构分别如表1-1的表(一)~表(四)所示,数据如表1-2的表(一)~表(四)所示.用SQL语句创建四个表并完成相关题目. 表1-1数据库的表结构 表(一)Student (学生表) 属性名 数据类型 可否为空 含 义 Sno Char(3) 否 学号(主码) Sname Char(8) 否 学生姓名 Ssex Char(2) 否

MySQL查询数据表中数据记录(包括多表查询) 在MySQL中创建数据库的目的是为了使用其中的数据. 使用select查询语句可以从数据库中把数据查询出来. select语句的语法格式如下: select selection_list // 要查询的内容,选择哪些列 from table_list // 从什么表中查询,从何处选择行 where primary_constraint // 查询时需要满足的条件,行必须满足的条件 group by grouping_columns // 如何对结果

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

MapReduce应用广泛的原因之一就是其易用性,提供了一个高度抽象化而变得非常简单的编程模型,它是在总结大量应用的共同特点的基础上抽象出来的分布式计算框架,在其编程模型中,任务可以被分解成相互独立的子问题.MapReduce编程模型给出了分布式编程方法的5个步骤: 迭代,遍历输入数据,将其解析成key/value对: 将输入key/value对映射map成另外一些key/value对: 根据key对中间结果进行分组(grouping): 以组为单位对数据进行归约: 迭代,将最终产生的key/v

指导手册05:MapReduce编程入门   Part 1:使用Eclipse创建MapReduce工程 操作系统: Centos 6.8, hadoop 2.6.4 情景描述: 因为Hadoop本身就是由Java开发的,所以通常也选用Eclipse作为MapReduce的编程工具,本小节将完成Eclipse安装,MapReduce集成环境配置. 1．下载与安装Eclipse (1)在官网下载Eclipse安装包“Eclipse IDE for Java EE Developers”官网:htt

系统开发中,数据库是非常重要的一个点.除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化.代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的.主从.热备.分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题.Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了.下面就针对Mycat的基础知识和应用做一总结性梳理,这些内容有的是从网上收集的,有的是自己做的测试验证信息,如有错误,烦请谅解和指出! 一.MyCat简单介绍MyCat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的服务器,前端用户可以

MapReduce编程模型之案例 wordcount 输入数据 atguigu atguiguss sscls clsjiaobanzhangxuehadoop 输出数据 atguigu 2banzhang 1cls 2hadoop 1jiao 1ss 2xue 1 Mapper 将MapTask传给我们的文本内容先转换成String atguigu atguigu 根据空格将这一行切分成单词 atguigu atguigu 将单词输出为<单词,1> atguigu,1 atguigu,1 R