案例总结目录1. Reduce Join案例2. Map Join案例3. 数据清洗（ETL） 1. Reduce Join案例需求：将下列两个表进行合并，订单中的pid经过合并之后编程pname订单数据表t_orderidpidamount100101110020221003033100401410050251006036商品表：pidpname01小米02华为03格力合并后：idpnamea
主应用APPimport org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.inp...
原创
2022-09-30 10:13:50
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例1:文件的字符串查找 这里reduce不做merge的工作，因为每行都是不一样的，不能merge.与传统的grep程序相比，使用MapReduce可以加快处理，因为1它是Distributed的，不用把所有的文件都拷到一台机器上运行,你的data可以在不同的server上，原因2，它能并行处理，加快处理的速度。 例2: Reverse Web-link graphMap:将&
目录一、问题介绍（一）案例分析1. TopN分析法介绍2. 案例需求及分析（二）案例实现1. Map阶段实现2. Reduce阶段实现3. Driver程序主类实现4. 效果测试二、完整代码num.txt1、TopNMapper.java2、 TopNReducer.java3、TopNDriver.java三、运行结果 一、问题介绍（一）案例分析1. TopN分析法介绍Top
Mapreducemapreduce通俗理解举个例子，我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多，数书就更快。现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起。这就是“Reduce”。简单来说，Map就是“分”而Reduce就是“合” 。job map reduce taskmap 输入的键值对会被转换成零到多个键值对输出。Reducer最终会产生一个键值对Hado
MapReduce中多表合并案例 需求分析 订单数据order.txt 1001 01 1
1002 02 2
1003 03 3
1004 01 4
1005 02 5
1006 03 6 商品数据pd.txt 01 小米
02 华为
03 格力 将商品信息表中数据根据商品
典型问题：Hadoop如何判断一个任务失败？失败了怎么做？分析：实际情况下，用户代码存在软件错误、进程崩溃、机器故障等都会导致失败。Hadoop判断的失败有不同级别类型，针对不同级别的失败有不同的处理对策，这就是MapReduce的容错机制。下面是几个不同级别失败的分类：一、任务失败分为3种情况：Task失败、子进程JVM退出、超时检测被关闭。1.任务失败。最常见的是Map或Reduce任务的失败
资源文件file1hadooptesthelloword资源文件file2happybirthdaythisisatest最终的结果hadooptesthellowordhappybirthdaythisisatest分析：将两个文件合并成一个文件，是一个很简单的案例。设想我们可以将value设为空，这样就只有key在输出的时候直接数据就可以了。map过程将两个文件的每一行设为key，值设为空。在
原创
2014-01-09 17:25:23
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1、数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。
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2022-11-03 19:20:40
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==== MapReduce编程案例: reduce端join算法、map端join算法案例一：reduce端join算法实现 1、需求： 订单数据表t_order： id date pid amount
1001 20150710 P0001 2
1002 20150710 P0001 3
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文章目录**使用场景****优点****具体办法**：采用`DistributedCache`案例需求分析代码实现 使用场景Map Join 适用于一张表十分小、一张表很大的场景。优点思考：在Reduce 端处理过多的表，非常容易产生数据倾斜。怎么办？ 在Map端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加Map 端业务，减少Reduce 端数据的压力，尽可能的减少数据倾斜。具体办法：采用Distri
序列化主机在互相传送数据时，是无法将一个对象直接给到另一台主机上的，需要在以某种形式把对象的内容封装进包中然后通过网络发送过去。而最主要的一种手法就是把对象编程一个字符串的形式，而这个字符串的书写规则是双方暗中约定好的。这样，两台主机就可以获取对方发送的对象信息了。使用序列化也可以让通信脱离使用相同语言的限制。案例案例准备该案例在单机模式下运行。案例描述：统计每个电话号的上行流量（upFlow）、
资源文件file.txthello hadoophello wordthis is my first hadoop program分析：一个文档中每行的单词通过空格分割后获取，经过map阶段可以将所有的单词整理成如下形式：key:hello value:1key:hadoop value:1key:hello value:1key:word value:1key:this value:1key:i
原创
2014-01-09 17:12:47
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## ✌✌✌古人有云，好记性不如烂笔头，千里之行，始于足下，每日千行代码必不可少，每日总结写一写，目标大厂，满怀希望便会所
原创
2023-01-17 02:08:08
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“ 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。下面进入这个实例。1 .实例描述实例中给出 child-parent(孩子——父母)表，要求输出 grandchild-grandparent(孙子——爷奶)表。样例输入如下所示。file：家族树状关系谱：样例输出如下所示。file：2 .设计思路分析这个实例，显然需要进行单表连接
资源文件math张三 99李四 90王五 90赵六 60资源文件china张三 79李四 75王五 80赵六 90资源文件english张三 89李四 75王五 70赵六 90分析：map 阶段将将学生姓名作为key 成绩作为value.这样Reduce阶段得到的数据就是key:张三 value:{99,79,89}……在Reduce中将学生的成绩球平均值。实现：package com.bwzy.
原创
2014-01-09 18:30:16
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一、数据去重问题描述数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。问题分析根据reduce的过程特性,会自动根据key来计算输入的value集合 把数据作为key输出给reduce,无论这个数据出现多少次，reduce最终结果中key只能输出一次。实现步骤实例中每个数据代表输入文件中的一行内容，map阶段采用Hadoop默认的作业输入方式。将value设置为key，
MR 实现 Reduce端join实现原理链式处理执行流程代码编写FilterMapper1代码FilterMapper2代码SumReducer代码FilterMapper3代码完整代码 实现原理 一些复杂的任务难以用一次MapReduce处理完成，需要多次MapReduce才能完成任务。链式处理 Hadoop2.0开始MapReduce作业支持链式处理，类似于工厂的生产线，每一个阶段都有特定
案例操作目录1. WordCount案例2.Partition分区案例3.全排序样例 1. WordCount案例需求：在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数 （1）输入数据（2）期望输出数据2）需求分析 按照MapReduce编程规范，分别编写Mapper，Reducer，Driver。代码： Mapper:public class WordCountMapper extends M
数据准备 order.txt1001 01 1
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1004 01 4
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1006 03 6pd.txt01 小米
02 华为
03 格力将商品信息表中数据根据商品 pid 合并到订单数据表中。最终数据形式： 需求 1： Reduce 端表合并（数据倾斜） 通过将关联条件作为 map 输
