MapReduce

mapreduce top n

由 我怕爱的太早我们不能终老 提交于 2019-12-09 17:00:57
在最初接触mapreduce时，top n 问题的解决办法是将mapreduce输出（排序后）放入一个集合中，取前n个，但这种写法过于简单，内存能够加载的集合的大小是有上限的，一旦数据量大，很容易出现内存溢出。 今天在这里介绍另一种实现方式，当然这也不是最好的方式，不过正所谓一步一个脚印，迈好每一步，以后的步伐才能更坚定，哈哈说了点题外话。恩恩，以后还会有更好的方式 需求，得到top 最大的前n条记录 这里只给出一些核心的代码，其他job等配置的代码略 Configuration conf = new Configuration(); conf.setInt("N", 5); 初始化job之前需要 conf.setInt("N",5); 意在在mapreduce阶段读取N,N就代表着top N 以下是map package com.lzz.one; import java.io.IOException; import java.util.Arrays; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; /** *

Find the average of numbers using MapReduce

由 早过忘川 提交于 2019-12-09 16:50:34
问题 I have been trying to write some code to find the average of numbers using MapReduce. I am trying to use global counters to reach my goal but I am not able to set the counter value in the map method of my Mapper and I am also not able to retrive the counter value in the reduce method of my Reducer. Do I have to use a global counter in map anyway (e.g. by using incrCounter(key, amount) of the provided Reporter )? Or would you suggest any different logic to get the average of some numbers? 回答1:

大数据学习路线是怎么样的？

由 与世无争的帅哥 提交于 2019-12-09 16:39:54
1.Linux基础和分布式集群技术 学完此阶段可掌握的核心能力： 熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构； 学完此阶段可解决的现实问题： 搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可以增大网站的并发访问量，保证服务不间断地对外服务； 学完此阶段可拥有的市场价值： 具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力。 1.内容介绍： 在大数据领域，使用最多的操作系统就是Linux系列，并且几乎都是分布式集群。该课程为大数据的基础课程，主要介绍Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、防火墙、Shell编程等。 2.案例：搭建互联网高并发、高可靠的服务架构。 2.离线计算系统课程阶段 1. 离线计算系统课程阶段 hadoop核心技术框架 学完此阶段可掌握的核心能力： 1、通过对大数据技术产生的背景和行业应用案例了解hadoop的作用；2、掌握hadoop底层分布式文件系统HDFS的原理、操作和应用开发；3、掌握MAPREDUCE分布式运算系统的工作原理和分布式分析应用开发；4、掌握HIVE数据仓库工具的工作原理及应用开发。 学完此阶段可解决的现实问题： 1、熟练搭建海量数据离线计算平台；2、根据具体业务场景设计、实现海量数据存储方案；3

用MapReduce 向Hbase 中插入数据

由 一世执手 提交于 2019-12-09 13:45:52
首先要保证hbase中有要插入的表 package hbasemapperreduce; import java.io.IOException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; public class HbaseMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{ @Override protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)throws IOException, InterruptedException { String line=value.toString(); String[] splited=line.split("\t"); SimpleDateFormat simpleDateFormatimpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss");

Hadoop各组件详解（Impala篇）

由 倾然丶 夕夏残阳落幕 提交于 2019-12-09 12:35:43
一、Impala概述 1.Impala基本介绍 Impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比SparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具 Impala是参照谷歌的新三篇论文（Caffeine–网络搜索引擎、Pregel–分布式图计算、Dremel–交互式分析工具）当中的Dremel实现而来，其中旧三篇论文分别是（BigTable，GFS，MapReduce）分别对应我们学的HBase和已经学过的HDFS以及MapReduce Impala是基于hive并使用内存进行计算，兼顾数据仓库，具有实时，批处理，多并发等优点 2.Impala与Hive关系 Impala是基于hive的大数据分析查询引擎，直接使用hive的元数据库metadata，意味着impala元数据都存储在hive的metastore当中，并且Impala兼容hive的绝大多数sql语法。所以需要安装Impala的话，必须先安装hive，保证hive安装成功，并且还需要启动hive的metastore服务。 Hive元数据包含用Hive创建的database、table等元信息；元数据存储在关系型数据库中，如Derby、MySQL等 客户端连接metastore服务

七、MapReduce的Shuffle和Spark的Shuffle异同？谈一谈各自的特点和过程。

由 送分小仙女□ 提交于 2019-12-09 09:41:54
1、MapReduce的Shuffle机制： 在MapReduce框架中， shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁 ，Map大的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节， shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。 Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map phase和Reduce phase之间，当Map的输出结果要被Reduce使用时，输出结果需要按key哈希，并且分发到每一个Reducer上去，这个过程就是shuffle。 由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 2：Spark的Shuffle机制： Spark中的Shuffle是 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。 Spark计算模型是 在分布式的环境下计算的 ，这就不可能在单进程空间中容纳所有的计算数据来进行计算 ，这样数据就按照Key进行分区，分配成一块一块的小分区，打散分布在集群的各个进程的内存空间中，并不是所有计算算子都满足于按照一种方式分区进行计算。 当需要对数据进行排序存储时，就有了重新按照一定的规则对数据重新分区的必要， Shuffle就是包裹在各种需要重分区的算子之下的一个对数据进行重新组合的过程。 在逻辑上还可以这样理解

Computational Linguistics project idea using Hadoop MapReduce

由 馋奶兔 提交于 2019-12-09 06:54:17
问题 I need to do a project on Computational Linguistics course. Is there any interesting "linguistic" problem which is data intensive enough to work on using Hadoop map reduce. Solution or algorithm should try and analyse and provide some insight in "lingustic" domain. however it should be applicable to large datasets so that i can use hadoop for it. I know there is a python natural language processing toolkit for hadoop. 回答1: If you have large corpora in some "unusual" languages (in the sense of

Working of RecordReader in Hadoop

由 放肆的年华 提交于 2019-12-09 05:31:11
问题 Can anyone explain how the RecordReader actually works? How are the methods nextkeyvalue() , getCurrentkey() and getprogress() work after the program starts executing? 回答1: (new API): The default Mapper class has a run method which looks like this: public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException { setup(context); while (context.nextKeyValue()) { map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context); } cleanup(context); } The Context.nextKeyValue() ,

Simple counter example using mapreduce in Google App Engine

由 筅森魡賤 提交于 2019-12-09 04:45:05
问题 I'm somewhat confused with the current state of mapreduce support in GAE. According to the docs http://code.google.com/p/appengine-mapreduce/ reduce phase isn't supported yet, but in the description of the session from I/O 2011 ( http://www.youtube.com/watch?v=EIxelKcyCC0 ) it's written "It is now possible to run full Map Reduce jobs on App Engine". I wonder if I can use mapreduce in this task: What I want to do: I have model Car with field color: class Car(db.Model): color = db

Should I learn/use MapReduce, or some other type of parallelization for this task?

由 时间秒杀一切 提交于 2019-12-09 04:13:23
问题 After talking with a friend of mine from Google, I'd like to implement some kind of Job/Worker model for updating my dataset. This dataset mirrors a 3rd party service's data, so, to do the update, I need to make several remote calls to their API. I think a lot of time will be spent waiting for responses from this 3rd party service. I'd like to speed things up, and make better use of my compute hours, by parallelizing these requests and keeping many of them open at once, as they wait for their
订阅 MapReduce