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