对于在一个MR-Job中使用多路径作为输入文件，一般有三种方法：1).多次调用，加载不同路径：importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutp...

//MultipleOutputs类用于简化多文件输出TheMultipleOutputsclasssimplifieswritingoutputdatatomultipleoutputs//案例一：在job默认的输出之外,附加自定义的输出.自定义的输出可以指定：输出格式以及key/value类型.Caseone:wr...

【外连接】是在【内连接】的基础上稍微修改即可。具体HQL语句详见Hive查询Joinpackagejoin.map;importjava.io.IOException;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importorg.apache.hadoop.conf....

本文是对Hive中【内连接】的Java-API的实现，具体的HQL语句详见Hive查询Joinpackagejoin.map;importjava.io.IOException;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importorg.apache.hadoop....

适用场景：一张表十分小【key不可重复】、一张表非常大。用法：在Job提交时，首先将小表加载到DistributedCache分布式缓存中，然后从DistributeCache中读取小表解析成key/value保存到内存中（可以放在HashMap等容器中）。然后扫描大表中的每条记录的key是否能在内存中找到相同join...

此文紧接Job流程：提交MR-Job过程。上一篇分析可以看出，MR-Job提交过程的核心代码在于JobSubmitter类的submitJobInternal()方法。本文就由此方法的这一句代码开始分析：//计算并确定map的个数，以及各个输入切片Splits的相关信息intmaps=writeSplits(job,s...

1.一个标准MR-Job的执行入口：//参数true表示检查并打印Job和Task的运行状况System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);2.job.waitForCompletion(true)方法的内部实现：//job.waitForCompletion()方法的内部实现...

问题描述：两种类型输入文件：address(地址)和company(公司)进行一对多的关联查询，得到地址名(例如：Beijing)与公司名(例如：BeijingJD、BeijingRedStar)的关联信息。可参考MR案例：Map-Join1.map阶段：对比之前的单表关联可知，reduce阶段的key必须为关联两表的...

1.map阶段：将单词和URI组成Key值（如“MapReduce:1.txt”），将词频作为value。　　利用MR框架自带的Map端排序，将同一文档的相同单词的词频组成列表，传递给Combine过程，实现类似于WordCount的功能。ClassMap<Longwritable,Tex...

问题描述：现有一批cookie日志，按照日期进行存放，如目录“dir/2015-08-08”下存放2015-08-08这一天的所有cookie。而目录“/2015-08-08/”下又根据数据文件名称的不同存放不同项目的cookie，如“project-flag...

现有一学生成绩数据，格式如下：<学号，姓名，学院，成绩> //<id,name,institute,grade>。需求描述：查询成绩大于等于60分的学生数据，按学院分组，组内按成绩从小到大排序。使用SQL描述：Select*fromtablewheregrade>=60group...

yuminstallmysql-serverLinux环境下直接使用RPM包安装mysql，会报冲突错误。1.这时候先使用命令"rpm-qa|grepmysql"查询出和mysql相关的RPM包。 2.然后使用命令"rpm-e*-mysql-*"(-e代表擦除)删除自带的RPM包，但是会报错，这是因为其他包的...

"单表关联"这个实例要求从给出的数据中寻找所关心的数据，它是对原始数据所包含信息的挖掘。需求：实例中给出child-parent（孩子—父母）表，要求输出grandchild-grandparent(孙子—爷奶)表。packagetest;importjava.io.IOException;im...

HDFS被设计来存储大文件，而有时候会有大量的小文件生成，造成NameNode资源的浪费，同时也影响MapReduce的处理效率。有哪些方案可以合并这些小文件，或者提高处理小文件的效率呢？1).所有HDFS小文件数据导出到本地单个文件后，再存入HDFS[root@ncst~]#hadoopfs-ls/test/in/s...

类似于Linux管道重定向机制，前一个Map的输出直接作为下一个Map的输入，形成一个流水线。设想这样一个场景：在Map阶段，数据经过mapper01和mapper02处理；在Reduce阶段，数据经过sort和shuffle后，交给对应的reducer处理。reducer处理后并没有直接写入到Hdfs, 而...