MapReduce是Hadoop核心编程模型，在Hadoop中，数据处理核心就是MapReduce程序设计模型。MapReduce编程模型MapReduce计算过程分为Map阶段和Reduce阶段。 Map：进行数据的读取和预处理 Reduce：合并MapReduce执行流程1.输入和拆分（该部分其实不属于map和reduce的主要过程，但是也属于整个计算框架消耗时间的一部分，并且这一部分给map
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2024-07-09 08:42:04
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今天想和大家聊聊关于利用Excel来进行数据清洗的一些问题以及流程，对于许多要和数据打交道的小朋友，日后可能会用的上，当然了，我这就是菜鸟入门水平，如果大家有更好的点子补充，那当然是再好不过的。我会把数据清理过程中需要用到的知识点和函数梳理一下。1. 拿到数据的第一时间，先检查数据。小编我日常暴力拆解，很多时候在不了解一件事物的情况下对它进行运作，这是不够聪明的选择。对于一份原始数据
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2024-03-18 06:27:13
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使用MapReduce来实现数据清洗需求删除含有空值的数据删除重复的数据我们假设价格在1000-3500之间为合理值，去除价格异常的数据节省>价格为异常，去除节省异常值酒店只保留名称，其他的多余信息删除...
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精选
2021-08-03 10:09:27
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MapReduce 是一个高性能的批处理分布式计算框架，用于对海量数据进行并行分析和处理。与传统数据仓库和分析技术相比，MapReduce 适合处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据量在 TB 和 PB 级别，在这个量级上，传统方法通常已经无法处理数据。MapReduce 将分析任务分为大量的并行 Map
概述MapReduce 中， Map 阶段处理的数据如何传递给 Reduce 阶段，是 - MapReduce 框架中最关键的一个流程，这个流程就叫 ShuffleShuffle： 数据混洗 ——（核心机制：数据分区，排序，缓存）具体来说：就是将 MapTask 输出的处理结果数据，分发给 ReduceTask，并在分发的过程中，对数据按 key 进行了分区和排序。主要流程图Shuffle 是 M
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2024-08-15 10:43:32
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咳咳，终于要写mapreduce了，算是填上了以前挖的坑，虽然时间有点晚。。。。。。mapreduce去空去重并格式化输出数据前提：解析json的库：我使用的是阿里的fastjson思路:数据去重：map的输出<key,value>经过shuffle过程聚集成<key,value-list>后交给reduce，无论这个数据出现多少次，只要在最终结果中输出一次就可以了。具体就
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2024-03-15 05:25:23
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MapReduce--->实现简单的数据清洗题目和要求题目第一小题Map阶段Reduce阶段Driver阶段第二小题Map阶段Reduce阶段Driver阶段题目和要求题目2020年新冠肺炎对我国社会各方面影响巨大，大数据技术在抗击疫情过程中发挥了巨大作用，尤其在新增、确认等相关病例数据的采集及统计上应用颇广，下面有一份数据是今年1月20-4月29日的全国各省市及国外的疫情数据，请你按照要求使用MapReduce程序完成相关数据预处理。第一小题Map阶段Reduce阶段Driver阶
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原创
2021-08-03 10:13:56
1852阅读
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：1、 数据清洗：按照进行数据清洗，并将清洗后的数据导入hive数据库中。两阶段
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2024-05-05 17:14:44
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数据分析5步曲 excel数据清洗7步曲在明确要解决什么问题、理解了数据集字段含义后，往往就到了数据清洗的部分，具体步骤如下图。 实操练习：数据集数据来源：阿里巴巴天池 https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=45表内容和字段定义如下： 表一 购买商品的字段含义
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2024-02-19 17:48:28
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MapReduce计算任务的步骤第1步：InputFormat InputFormat 到hdfs上读取数据 将数据传给Split第2步：SplitSplit将数据进行逻辑切分， 将数据传给RR第3步：RR（RecordReader） RR:将传入的数据转换成一行一行的数据，输出行首字母偏移量和偏移量对应的数据 将数据传给MAP第4步：MAP MAP:根据业务需求实现自定义代码 将数据传给Shuf
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2024-03-15 05:08:38
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MapReduce清洗共享单车数据数据代码实现自定义类Mapper阶段自定义outputFormat自定义RecordWriterDriver阶段结果数据点击下载数据所对应的字段分别是：结束时间、车俩id、出发地、目的地、所在城市、开始经度，开始纬度、结束经度，结束维度需求去掉空数据或者NA的将时间格式转换成2017年7月1日 00:45计算所跨越的经纬度按照所在城市将数据进行分类存储，再同一类数据中，按照车俩的id进行升序排序代码实现自定义类import org.apache.
原创
2021-08-03 10:09:25
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文章目录招聘数据清洗1.数据集2.清洗目标3.思路4.代码执行♦ Mapper阶段♦ Reducer阶段♦ Driver阶段
原创
2022-08-12 12:04:31
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前提：安装的是完全分布式的Hadoop，启动hadoop,然后启动Pig根据Hadoop权威指南实例实现计算每年的最高温度。1、第一步，创建temperature.txt的文档记录每年的温度2、将temperature.txt文件放到HDFS 文件上去，具体操作如下：3、输入pig，进入shell编辑模式下。4、查看temperature是否在in的目录下，ls in查看temperature.t
CDA数据分析师 出品1、 MapReduce计算框架简介Mapreduce 是hadoop项目中的分布式运算程序的编程框架，是用户开发"基于hadoop的数据分析应用"的核心框架，Mapreduce 程序本质上是并行运行的。分布式程序运行在大规模计算机集群上，可以并行执行大规模数据处理任务，从而获得巨大的计算能力。谷歌公司最先提出了分布式并行编程模型MapReduce，Hadoop M
ETL项目1:大数据采集,清洗,处理:使用MapReduce进行离线数据分析完整项目思路分析: 1.1 log日志生成用curl模拟请求,nginx反向代理80端口来生成日志.#! /bin/bash
function get_user_agent(){
a0='User-Agent:MQQBrowser/26 Mozilla/5.0 (Linux; U; Andro
文章目录MapReduce之数据清洗和计数器的应用1. 数据清洗案例实操-简单解析版1.1 实现代码LogMapperLogDriver2. 计数器应用3. 数据清洗案例实操-复杂解析版（开发重点）3.1 代码实现LogBeanLogMapperLogDriver☆ MapReduce之数据清洗和计数器的应用在运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的
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2024-01-08 17:52:23
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本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程，Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程，它的中文解释是 “洗牌”，顾名思义该过程涉及数据的重新分配，主要分为两部分：1. map 任务输出的数据分组、排序，写入本地磁盘 2. reduce 任务拉取排序。由于该过程涉及排序、磁盘IO、以及网络IO 等消耗资源和 CPU 比较大的操作，因此该过程向来是“兵
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2024-07-27 09:28:07
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在MapReduce的计数器是用于收集关于 MapReduce 工作的统计信息的机制。这个信息在MapReduce的作业处理的问题的诊断是很有用的。 计数器类似于将在 map 或 reduce 在代码日志信息中。通常情况下，这些计数器在一个程序(map 或 reduce)中定义，当一个特定事件或条件(特定于该计数器)发生执行期间递增。计数器是一个很好的应用来从输入数据集跟踪有效和无效的记录。有两种
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2024-08-16 10:03:50
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一：简介 在运行核心业务 Mapreduce 程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。 清理的过程往往只需要运行 mapper 程序，不需要运行 reduce 程序。二：日志清洗案例之简单解析版去除日志中字段长度小于等于11的日志(
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2024-03-25 16:25:24
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文章目录一、简要分析二、缺失值处理主要思路分析：三、异常值处理主要思路分析四、深度清洗主要思路分析 数据清洗工作是数据分析工作中不可缺少的步骤，这是因为数据清洗能够处理掉肮脏数据，如果不清洗数据的话，那么数据分析的结果准确率会变得极低。一般来说，数据清理是将数据库精简以除去重复记录，并使剩余部分转换成标准可接收格式的过程。数据清理标准模型是将数据输入到数据清理处理器，通过一系列步骤“ 清理”数据
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2024-07-11 20:04:14
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