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#Reduce
hadoop学习第四天-Writable和WritableComparable序列化接口的使用&&MapReduce中传递javaBean的简单例子
1.如果一个javaBean想要作为MapReduce的key或者value,就一定要实现序列化,因为在Map到Reduce阶段的时候,只能是传输二进制数据,不可能将字符流直接进行RPC传输,只要一个javabean实现了序列化和反序列化,就可以做为key或者value最简单的序列化和反序列化就是实现Writable接...
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2021-01-26
hadoop
学习
四天
-Writable
WritableComparable
hadoop学习第三天-MapReduce介绍&&WordCount示例&&倒排索引示例
(最好以下面的两个示例来理解原理)Map-reduce的思想就是“分而治之”MapMapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”执行“简单的任务”有几个含义:1数据或计算规模相对于原任务要大大缩小;2就近计算,即会被分配到存放了所需数据的节点进行计算;3这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系一...
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2021-01-26
示例
hadoop
学习
第三天
-MapReduce
数组遍历循环方法:map(),filter(),reduce()和forEach()
arr.reduce(function(prev,cur,index,arr){...},init);arr表示原数组;prev表示上一次调用回调时的返回值,或者初始值init;cur表示当前正在处理的数组元素;index表示当前正在处理的数组元素的索引,若提供init值,则索引为0,否则索引为1;init表示初始值。...
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2021-01-15
数组
遍历
循环
方法
map
[Hadoop]-从数据去重认识MapReduce
这学期刚好开了一门大数据的课,就是完完全全简简单单的介绍的那种,然后就接触到这里面最被人熟知的Hadoop了。看了官网的教程【吐槽一下,果然英语还是很重要!】,嗯啊,一知半解地搭建了本地和伪分布式的,然后是在没弄懂,求助了Google,搞来了一台机子,嗯,搭了个分布式的。其实是作业要求啦,觉得自己平时用单机的完全够...
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2020-12-29
Hadoop
数据
去重
认识
MapReduce
5大视频网站数据分析mapreduce
一、需求 自定义输入格式完成统计任务输出多个文件输入数据:5个网站的每天电视剧的播放量收藏数评论数踩数赞数输出数据:按网站类别统计每个电视剧的每个指标的总量任务目标:自定义输入格式完成统计任务输出多个文件二、数据部分数据这里写图片描述三、思路第一步:定义一个电视剧热度数据的bean。第二步:定义一个读取热度数...
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2020-12-29
视频
网站
数据分析
mapreduce
reduce实现数组求和
对于实现数组求和,我们常用的思路是通过for、while,对数组进行迭代,依次将他们的值加起来,下面列举常用的两种方法第一种:vararr=[1,2,3,4,5,6];Array.prototype.sum=function(){varsumResult=0;for(vari=0;i<this.length;i+...
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2020-12-28
reduce
实现
数组
求和
Js中的reduce,fold和unfold
说说reduce吧,很喜欢这个函数,节省了不少代码量,而且有一些声明式的雏形了,一些常见的工具函数,flatten,deepCopy,mergeDeep等用reduce实现的很优雅简洁。reduce也称为fold,本质上就是一个折叠数组的过程,把数组中的多个值经过运算变成一个值,每次运算都会有一个函数处理,这个函数就是...
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2020-12-24
Js
中的
reduce
fold
unfold
JavaScript中的reduce()的5个用例
reduce()方法对数组中的每一个元素执行一个reducer函数(由你提供),从而得到一个单一的输出值。reduce()方法将一个数组中的所有元素还原成一个单一的输出值,输出值可以是数字、对象或字符串。reduce()方法有两个参数,第一个是回调函数,第二个是初始值。 回调函数在数组的每个元素上执行。回调函...
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2020-12-24
Javascript
中的
reduce
5个
用例
mapjoin与reducejoin
一、mapjoin1.Mapper类packagecom.css.mapjoin;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.FileInputStream;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStreamReader;im...
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2020-12-18
mapjoin
reducejoin
MapReduce自定义InputFormat和OutputFormat
一、自定义InputFormat需求:将多个小文件合并为SequenceFile(存储了多个小文件)存储格式:文件路径+文件的内容c:/a.txtIloveBeijingc:/b.txtIloveChinainputFormat(自定义加上路径)1.Mapper类packagecom.css.inputformat;i...
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2020-12-18
MapReduce
自定义
InputFormat
OutputFormat
MapReduce辅助排序
需求:订单数据求出每个订单中最贵的商品?订单id正序,成交金额倒序。结果文件三个,每个结果文件只要一条数据。1.Mapper类packagecom.css.order.mr;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importo...
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2020-12-18
MapReduce
辅助
排序
MapReduce分区和排序
一、排序排序:需求:根据用户每月使用的流量按照使用的流量多少排序接口-->WritableCompareable排序操作在hadoop中属于默认的行为。默认按照字典殊勋排序。排序的分类:1)部分排序2)全排序3)辅助排序4)二次排序Combiner合并父类Reducer局部汇总,减少网络传输量,进而优化程序。注意...
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2020-12-18
MapReduce
分区
排序
MapReduce小文件优化与分区
一、小文件优化1.Mapper类packagecom.css.combine;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache...
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2020-12-18
MapReduce
文件
优化
分区
MapReduce分析流量汇总
一、MapReduce编程规范一、MapReduce编程规范用户编写mr程序主要分为三个部分:Mapper,Reducer,Driver1.Mapper阶段(1)用户自定义Mapper类要继承父类Mapper(2)Mapper的输入数据的kv对形式(kv类型可以自定义)(3)Mapper的map方法的重写(加入业务逻辑...
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2020-12-18
MapReduce
分析
流量
汇总
MapReduce的核心编程思想
1.MapReduce的核心编程思想2.yarn集群工作机制3.maptask并行度与决定机制4.maptask工作机制 5.MapReduce整体流程6.shuffle机制7.yarn架构 ...
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2020-12-18
MapReduce
核心
编程
思想
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