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Combiner

Combine合并 (1)Combiner是mr程序中Mapper和Reducer之外的一种组件。 (2)Combiner组件的父类就是Reducer。 (3)Combiner和reduce的区别在于运行的位置。          Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行。          Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果。 (4)Combiner的意

Java操作Hadoop、Map、Reduce合成

原始数据: Map阶段 1.每次读一行数据, 2.拆分每行数据, 3.每个单词碰到一次写个1 <0, "hello tom"> <10, "hello jerry"> <22, "hello kitty"> <34, "hello world"> <46, "hello tom"> 点击查看代码 /** * @ClassName:WordCo

04_第四章 Hadoop数据压缩

1. 01 Map输出设置压缩 案例 package ComMapOutPk { import java.lang import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.hadoop.fs.Path import org.apache.hadoop.io.compress.{BZip2Codec, GzipCodec, SnappyCodec} import org.apache.hadoop.io.

03_MapReduce框架原理_3.9 合并 Combiner(Map端合并)

1. 说明    2. 指定 合并器 // 指定 合并器 public void setCombinerClass(Class<? extends Reducer> cls ) throws IllegalStateException { ensureState(JobState.DEFINE); // 检测 指定的Combiner类 必须是Reducer 的子类

105_实例

MapReduce编程 有三个⽂文件file1、file2、file3,⽂文件中每⼀一⾏行行都是⼀一个数字,如下所示。 file1.txt: 2 32 654 32 15 756 65223 file2.txt: 5956 11 650 92 file3.txt: 26 54 6 请编写 MapReduce 程序实现如下需求: MapReduce 程序读取这三个文件,对三个文件中的数字进行整体升序

MapReduce Java API实例-排序

场景 MapReduce Java API实例-统计单词出现频率: https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/119410169 上面进行项目环境搭建的基础上。 怎样实现对下面这组数据进行排序     注: 博客: https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi 关注公众号霸道的程序猿 获

MapReduce编程笔记(3)-计算部门工资

一、分析数据处理的过程 二、程序代码 2.1 main程序 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apac

MapReduce数据清洗

Result文件数据说明: Ip:106.39.41.166,(城市) Date:10/Nov/2016:00:01:02 +0800,(日期) Day:10,(天数) Traffic: 54 ,(流量) Type: video,(类型:视频video或文章article) Id: 8701(视频或者文章的id) 测试要求: 2、数据处理: ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 (video/article) ·按照地市统

一文学会MapReduce编程

MapReduce编程模型,相对于初学者来说,会有一些门槛,没关系,这一篇让你学会使用MapReduce进行分布式处理。 基础知识 MapReduce 框架只对 <key, value> 形式的键值对进行处理。MapReduce会将任务的输入当成一组 <key, value> 键值对,最后也会生成一组 <key, value> 键值对作为结果

Mapreduce实例之WORDCOUNT

实验内容 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   10181   1000481   2010-04-0

MR框架-->Word3

页面浏览量统计功能实现:   统计页面量功能: 思路:统计页面浏览功能就是统计访问记录的总条数,因为还没学习SQL方式进行统计,使用MapReduce变成的方式,我要做的就是把一行记录做成一个固定的key,然后value复制为1,在Reduce阶段解析累脚操作 用到了GetPageId Mapper类: static class LogM

Hadoop WordCount Example For Mapper Reducer

Pom文件添加: <dependencies> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-simple</artifactId> <version>1.7.25</version> <scope>com