mapreduce专题
MapReduce程序设计2
要求 1、数据集stock-daily，包含A股近4000只股票的今年以来的日数据；数据集stock-daily-30d仅包含最近30个交易日数据，根据自己计算机性能选择。 数据来源：https://www.joinquant.com/help/api/help?name=JQData 2、数据集stock-concept，包含A股近4000只股票所有的股票代码、名称和概念。 数据来源：万
MapReduce 实践题：Web 访问日志分析与异常检测
文章目录 作业描述MapReduce 实践题：Web 访问日志分析与异常检测题目背景数据集说明任务要求输入数据示例输出数据示例实现步骤 解题思路1. 数据预处理2. 访问统计3. 异常检测4. 主方法5. 结果输出 作业描述 MapReduce 实践题：Web 访问日志分析与异常检测 题目背景 你被要求设计和实现一个基于 MapReduce 的大规模 Web 访问日志分析
在MapReduce中利用MultipleOutputs输出多个文件
最近在学习Hadoop，由于用到要将reduce结果输出到多个文档中，所以研究了一下MultipleOutputs用法，在这里总结一下。 首先我用到的例子是将原始数据按国家分类成不同的文档，数据是从网上拷贝下来的，如下： 18.217.167.70 United States206.96.54.107 United States196.109.151.139 Mauritius1
Hadoop3：MapReduce中Reduce阶段自定义OutputFormat逻辑
一、情景描述 我们知道，在MapTask阶段开始时，需要InputFormat来读取数据 而在ReduceTask阶段结束时，将处理完成的数据，输出到磁盘，此时就要用到OutputFormat 在之前的程序中，我们都没有设置过这部分配置 所以，采用的是默认输出格式：TextOutputFormat 在实际工作中，我们的输出不一定是到磁盘，可能是输出到MySQL、HBase等 那么，如何实现
Hadoop3：MapReduce中实现自定义排序
一、场景描述 以统计号码的流量案例为基础，进行开发。 流量统计结果 我们现在要对这个数据的总流量进行自定义排序。 二、代码实现 我们要对总流量进行排序，就是对FlowBean中的sumFlow字段进行排序。 所以，我们需要让FlowBean实现WritableComparable接口，并重写compareTo方法。 另外，我们知道，排序是在Shuffle过程进行的，且是在环形缓冲区进行
使用MapReduce实现Bayes算法
代码如下： NBayes.conf 4 cl1 cl2 cl3 cl4 3 p1 12 p2 16 p3 17 NBayes.train cl1 5 6 7 cl2 3 8 4 cl1 2 5 2 cl3 7 8 7 cl4 3 8 2 cl4 9 2 7 cl2 1 8 5 cl5 2 9 4 cl3 10 3 4 cl1 4 5 6 cl3 4 6 7 NBayes.test
使用MapReduce实现knn算法
算法的流程 （1）首先将训练集以共享文件的方式分发到各个map节点 （2）每一个map节点主要<LongWritable ,Text,,LongWritable,ListWritable<DoubleWritable>> LongWritable 主要就是文件的偏移地址，保证唯一。ListWritable主要就是最近的类别。 Reduce节点主要计算出，每一个要预测节点的类别。 packa
使用MapReduce实现k-means算法
主要的算法流程就是： （1）随机选择k个点，放到磁盘上供个个点进行共享 （2）每一个map读取中心点，每一条及记录找到最近的Cluster，发出的记录是<(id),(cluster)>,Reduce的功能就是重新计算新的k均值，并写到hdfs中，供下一次的迭代使用 （3）当迭代停止，根据最终的中心点，分配所有的点，形成最终的聚类。 以下是具体的代码： package kmeans;
数据结构与算法笔记：基础篇 - 分治算法：谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想
概述 MapReduce 是 Google 大数据处理的三姐马车之一，另外两个事 GFS 和 Bigtable。它在倒排索引、PageRank 计算、网页分析等搜索引擎相关的技术中都有大量的应用。 尽管开发一个 MapReduce 看起来很高深。实际上，万变不离其宗，它的本质就是本章要学的这种算法思想，分支算法。 如何理解分支算法？ 为什么说 MapReduce 的本质就是分治算法呢？
Hadoop中HDFS、MapReduce的运行原理
HDFS的运行过程 概念： namenode：负责记录 数据块 的分布情况– 数据元数据信息 datanode:负责实际存储 数据块 block：是Hadoop最小存储数据单位 默认 128M secondarynamenode: 辅助namenode完成fsimage管理或者优化 当用户将文件上传到HDFS中时，首先会将文件信息放入namenode进行处理，hadoop的储存文件以块
Hadoop的基本使用（3）——MapReduce的基本操作（实现字符统计）
MapReduce: 是Hadoop中一个并行计算框架，默认Hadoop提供了一些工具实现对HDFS上数据的分析计算汇总。 特点：hadoop充分的利用了集群当中DataNode的节点的CPU和内存，使用这些节点作为计算汇总节点，最终将汇总的数据写回HDFS（默认）。 数据: 存储各个dataNode中 （block单位） 数据拆分==>数据切片（针对数据块一种逻辑映射）==>MapTas
【Hadoop】Hadoop官方文档翻译——MapReduce Tutorial
MapReduce Tutorial（个人指导） Purpose（目的）Prerequisites（必备条件）Overview（综述）Inputs and Outputs（输入输出）MapReduce - User Interfaces（用户接口） Payload（有效负载） MapperReducerPartitionerCounter Job Configuration（作业配置）Task E
mapreduce实现浏览该商品的人大多数还浏览了经典应用
输入: 日期 ...cookie id. ...商品id.. xx xx xx 输出: 商品id 商品id列表(按优先级排序,用逗号分隔) xx xx 比如: id1 id3,id0,id4,id2 id2
mapreduce源码分析作业分配过程
前面提到作业初始化将创建一系列的TaskInProgress缓存到内存,等待各个tasktracker结点向jobtracker发送心跳请求任务,由jobtracker端的调度器分配任务,默认JobQueueTaskScheduler,具体实现对应assignTasks方法 assignTasks核心算法 ： 1、对个某个tasktracker,计算可用的slot数目，调度器会尽量将任务均匀分
mapreduce实现全局排序
直接附代码，说明都在源码里了。 package com.hadoop.totalsort;import java.io.IOException;import java.util.ArrayList;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;import or
mapreduce top K实现
主题思想： 通过TreeMap数据结构实现在各个Map端预计算top k，再由reduce聚合 public class TopK extends Configured implements Tool { public static class TopKMapper extends Mapper<Object, Text, NullWritable, LongWritable> { p
mapreduce源码分析作业提交、初始化、分配、计算过程之初始化篇
作业初始化 mapreduce源码分析作业提交、初始化、分配、计算过程之提交篇最后讲到Client远程RPC调用Jobtracker的submitJob方法,mapreduce作业初始化就从此处作为切入口。 jobtracker 里的submitJob方法: public synchronized JobStatus submitJob(JobID jobId) throws IOE
mapreduce源码分析作业提交、初始化、分配、计算过程之提交篇
作业的提交 jobclient请求jobtracker获取jobid，生成相关hdfs目录，计算输入分片信息，生成jar,xml,split文件，copy至jobtracker文件系统，最后rpc远程调用jobtracker的submitJob方法 job.waitForCompletion方法 public boolean waitForCompletion(boolean verbo
mapreduce中间文件的存储
2018/03/19 mapreduce的这个过程，其读取文件的，或者说，脚本运行读取本地文件的问题已经解决了，但是有一个比较关键的问题，就是我怎么样保存这个文件，能用脚本的读写文件方式去写吗？ 我感觉写到本地的可能性估计不大，只能说去写到HDFS上面，这个倒是可能的，而且多个map或者reduce脚本必然是要写到不同的文件里面，这就涉及去取自己的ID等信息的问题。
思考mapreduce
2018/03/10 尝试写了几个脚本，实现的功能很简单，主要实现想摸清这个流程。 而且使用python写的这个脚本，这部分按说是应该用java写的，可以用python也是利用了一个java的库，让他将这部分的文本转化成流式的数据。然后python脚本从默认输入流进行接收。 这里处理的时候是按照这个逐行的方式进行处理的 import sysfor line in sys.stdin:print
MapReduce Simplified Data Processing on Large Clusters 论文笔记
2003年USENIX，出自谷歌，开启分布式大数据时代的三篇论文之一，作者是 Jeffrey 和 Sanjay，两位谷歌巨头。 Abstract MapReduce 是一种变成模型，用于处理和生成大规模数据。用户指定 map 函数处理每一个 key/value 对来产生中间结果的 key/value 对；reduce 函数合并每一个相同中间 key 的 value。 这种编程风格能自动获得并
配置Hadoop2.x的HDFS、MapReduce来运行WordCount程序
主机HDFSMapReducenode1NameNodeResourceManagernode2SecondaryNameNode & DataNodeNodeManagernode3DataNodeNodeManagernode4DataNodeNodeManager 1.配置hadoop-env.sh export JAVA_HOME=/csh/link/jdk 2.配置core-sit
Spark速度比MapReduce快，不仅是内存计算
作为Hadoop的分布式计算框架，MapReduce扮演着分布式计算的任务，适用于离线批计算任务。Spark本身不具备存储数据功能，通常基于HDFS。我们经常会在各类文章中看到类似这样的描述：Spark是基于内存计算的，其速度远快于Hadoop的MapReduce。本文旨在讨论这一结论背后的原因。 一、Spark内存计算 VS MapReduce读写磁盘 MapReduce：MapReduce
如何用Spark解决一些经典MapReduce问题
如何用Spark解决一些经典MapReduce问题 目录 最大值最小值 平均值问题 TopN问题 Spark是一个Apache项目，它被标榜为“快如闪电的集群计算”。它拥有一个繁荣的开源社区，并且是目前最活跃的Apache项目。Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度
