前面我们所写mr程序的输入都是文本文件，但真正工作中我们难免会碰到需要处理其它格式的情况，下面以处理excel数据为例1、项目需求 有刘超与家庭成员之间的通话记录一份，存储在Excel文件中，如下面的数据集所示。我们需要基于这份数据，统计每个月每个家庭成员给自己打电话的次数，并按月份输出到不同文件 下面是部分数据，数据格式：编
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2024-01-05 23:11:10
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# 如何实现Hadoop图表
随着大数据技术的迅猛发展，Hadoop作为一种开源框架，逐渐成为数据处理和分析的核心工具之一。我们来一起学习如何在Hadoop中生成图表，帮助我们更好地理解和展示数据。
## 流程概述
在开始之前，我们先梳理一下实现Hadoop图表的基本流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装Hadoop和相关依赖 |
在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用Hadoop来完成图表生成的相关问题。随着大数据技术的拓展，Hadoop作为一种流行的分布式计算框架，被广泛用于处理和分析大规模数据集。在这个过程中，图表的生成不仅可以帮助我们可视化数据，还能辅助决策，提升业务效率。接下来，我们将通过以下几个部分来详细说明解决方案。
## 背景定位
在当今数据驱动的商业环境中，及时获取洞察至关重要。数据的可视化不仅可以揭示潜
建立在Hadoop上的分布式并行计算模型。 ·基于 Map/Reduce 和 Bulk Synchronous 的实现框架。 ·运行环境需要关联 Zookeeper、HBase、HDFS 组件。 ·Hama中有2个主要的模型: – 矩阵计算(Matrix package) – 面向图计算(Graph package) 作为
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2023-11-10 23:15:59
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图表部分，很多要记忆的。以下来自于培训材料的记录。但我个人觉得更重要的是要根据业务特点确定用什么样的图表，然后再去查具体的参数，光记住参数意义不是很大。 import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline一、数据读取data = pd.read_csv('文件
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2023-09-26 15:12:36
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棒棒图就是条形图与散点图的结合plt.hlines 重要的参数 y:绘图分y轴 xmin/xmax 条形图的起始点与终止点 color：条形的颜色 plt.scatter 重要的参数 x，y是横纵轴 s：散点的大小 c：散点的颜色 market：散点的形状import numpy as np
import importlib as mpl
import pandas as pd
import se
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2023-08-06 13:39:28
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实现在线Python输出图表的方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何实现在线Python输出图表的方法。下面是整个实现过程的流程表格：
| 步骤 | 动作 | 代码 | 注释 |
| --- | --- | --- | --- |
| 步骤一 | 导入所需库 | `import matplotlib.pyplot as plt` | 导入matplotlib库用于绘制图表 |
| 步骤
原创
2024-02-14 06:33:21
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# 如何使用Python输出图表到PDF
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何使用Python生成图表并将其输出到PDF文件中。这对于那些刚入行的小白来说可能是一个有挑战性的任务，但是我将会详细解释每一步，让你能够轻松掌握这个技能。
## 整体流程
首先，让我们看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 导入所需库 | 导入Matplot
原创
2024-07-14 10:06:22
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6.2.4 任务一般性能问题 这部分将介绍那些对map和reduce任务都有影响的性能问题。技术37 作业竞争和调度器限制即便map任务和reduce任务都进行了调优，但整个作业仍然会因为环境原因运行缓慢。问题需要判断作业是否运行得比集群中其它作业要慢。方案将正在执行的reduce任务数和Hadoop集群的最大reduce任务数相比较。讨论如果根据前几节的技术，发现作业已经正确配置，任务
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2023-08-27 12:08:35
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Map端的shuffleMap端会处理输入数据并产生中间结果，这个中间结果会写到本地磁盘，而不是HDFS。每个Map的输出会先写到内存缓冲区中，当写入的数据达到设定的阈值时，系统将会启动一个线程将缓冲区的数据写到磁盘，这个过程叫做spill。在spill写入之前，会先进行二次排序，首先根据数据所属的partition进行排序，然后每个partition中的数据再按key来排序。partition的
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2023-09-20 07:15:27
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一、概要描述 shuffle是MapReduce的一个核心过程，因此没有在提交中描述，而是单独拿出来比较详细的描述。 根据官方的流程图示如下： 本篇文章中只是想尝试从代码分析来说明在map端是如何将map的输出保存下来等待reduce来取。 在执行每个map task时，无论map方法中执行什么逻辑，最终都是要把输出写到磁盘上。如果没有reduce阶段，则直接输出到hdfs上，
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2023-12-15 06:02:16
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# Python 数据分析输出图表
## 前言
数据分析是现代科学研究中非常重要的一环。而数据的可视化则是数据分析的重要手段之一。Python作为一门功能强大的编程语言，拥有丰富的库来进行数据分析和可视化。本文将介绍如何使用Python进行数据分析并输出图表。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装Python和一些必要的库。Python可以从官方网站[下载](
```
pip ins
原创
2024-02-02 08:21:58
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline#matplotlib是最著名的Python图表绘制扩展库，它支持输出多种格式的图形图像，并且可以使用多种GUI界面库交互式地显示图表。使用%matplotlib命令可以将matplotlib的图表直接嵌入到Noteboo
# 使用 Ruby 命令行输出图表
在数据可视化中，将数据转换为图形是很有帮助的。今天，我们将探讨如何在 Ruby 中通过命令行输出图表，特别是甘特图和关系图，使用 Mermaid 语法。
## 为什么选择 Ruby？
Ruby 是一种简单且功能强大的编程语言，尤其在处理文本和数据时表现出色。借助 Ruby，我们可以轻松生成格式化输出，甚至创建图形展示数据。
## 安装 Mermaid
原创
2024-09-06 03:23:43
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Hadoop 倒叙输出的描述
在大数据处理的环境中，Apache Hadoop 已经成为了一个重要的工具。近期在使用 Hadoop 进行数据处理时，我遇到了一个具体的问题：如何实现倒叙输出。这一问题的解决不仅涉及数据的排序和管理技术，还涉及到了对 Hadoop 框架的深入理解。为了更加清晰地描述这个问题的解决过程，我决定将整个过程整理为一篇博文，逐步解析背景、技术原理、架构、源码分析及应用场景，
# Hadoop 日志输出实现指南
## 1. 指南概述
本指南旨在向刚入行的开发者介绍如何在 Hadoop 中实现日志输出。您将学习到整个实现过程的流程，并逐步了解每个步骤中需要做的事情，包括所需的代码和代码注释。
## 2. 实现步骤概览
以下是实现 Hadoop 日志输出的基本步骤的概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤1 | 配置日志输出 |
| 步
原创
2023-09-09 05:39:29
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针对前一节介绍的输人格式，Hadoop都有相应的输出格式。OutputFormat类的层次结构如图所示。1文本输出默认的输出格式是TextOutputFormat，它把每条记录写为文本行。它的键和值可以是任意类型，因为Text0utputFormat调用toString()方法把它们转换为字符串。每个键·值对由制表符进行分隔，当然也可以设定mapreduce.output.textoutputfo
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2023-07-13 17:06:04
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目录一、业务场景1. 操作型数据源2. 销售订单数据仓库模型设计二、HIVE相关配置1. 选择文件格式2. 选择表类型3. 支持行级更新4. Hive事务支持的限制三、建立数据库表1. 源数据库表2. RDS库表3. TDS库表四、装载日期维度数据五、小结 从本篇开始，介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型
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2023-12-12 20:04:44
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NameNode位于HDFS的主端，指导从端的DataNode执行底层的IO任务，它跟踪文件如何被分割成文件块，而这些文件块又被哪些节点存储，以及分布式文件系统的整体运行状态是否正常。 运行NameNode会消耗大量的内存和IO资源，因此驻留NameNode的服务器不会存储数据或者执行计算任务，容易造成Hadoop集群的单点失效问题 。 DataNode每一个集群的从节点都会驻留一个DataNod
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2023-07-06 18:31:54
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InputFormat数据输入一、切片与MapTask并行度决定机制MapReduce的数据流为：MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个Job的处理速度。InputFormat会在数据提交前对数据进行切片处理。**数据块：**Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。**数据切片：**数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。不同的I
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2023-08-29 15:42:52
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