最近在看google那篇经典的MapReduce论文论文中提到,MapReduce的编程模型就是:计算利用一个输入key/value对集,来产生一个输出key/value对集.MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:map和reduce.用户自定义的map函数,接受一个输入对,然后产生一个中间key/value对集.MapReduce库把所有具有相同中间key I的中间value聚合在一
MapReduce单词统计
原创 2019-11-10 17:09:07
627阅读
1点赞
源代码: WordCountMapper.java: package cn.idcast.mapreduce; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache. ...
转载 2021-07-25 23:41:00
95阅读
2评论
文章目录一、准备数据二、MR的编程规范三、统计本地文件的单词数代码四、统计分布式文件系统的单词数 一、准备数据注意:准备的数据的格式必须是文本 编码必须是utf-8无bom!二、MR的编程规范基础知识请参考我这篇博客:MapReduce核心详解MR的编程只需要将自定义的组件和系统默认组件进行组合,组合之后运行即可!编程步骤: ①Map阶段的核心处理逻辑需要编写在Mapper中 ②Reduc
MapReduce简介MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想。MapReduce极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。WordCount单词计数单词计数是最简单也是最能体现MapReduce思想的程序之一,可以称为MapReduce版"Hello Wo
转载 2023-10-31 16:42:52
67阅读
一、前情提要上一篇文章介绍了MapReduce的Api调用方法以及eclipse的配置,这次我们就利用MapReduce对英语文章文件进行单词统计!有需要的欢迎看看我的前一篇文章:MapReduce相关eclipse配置及Api调用 目录一、前情提要二、前置条件三、创建Maven工程四、修改Windows系统变量五、编写MapReduce的jar包程序六、在Linux执行单词统计排序六、在Ecli
文章目录一、Mapper阶段二、Reduce阶段三、Driver阶段四、集群测试 MapReduce分布式计算包含两个阶段:Mapper和Reduce。一个完整的MapReduce程序在分布式计算时包括三类实例进程: MrAppMaster:负责整个程序的过程调度及状态协调;MapTask:负责Map阶段整个数据处理流程;ReduceTask:负责Reduce阶段整个数据处理流程。MapRed
手动实现一个单词统计MapReduce程序与过程原理分析前言我们知道,在搭建好hadoop环境后,可以运行wordcount程序来体验一下hadoop的功能,该程序在hadoop目录下的share/hadoop/mapreduce目录中,通过下面的命令:yarn jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreducehadoop-mapreduce-examples-2.6
转载 5月前
44阅读
MapReduce统计单词出现次数在从单词统计看MapReduce一文中已经做了简单的介绍。对此给出了一个较为简单的统计算法:Map函数输入:(key:文档a,value:文档内容d)输出:(key:单词t,value:单词t在文档d中出现的次数c)H<--new ASSOCIATIVEARRAY for all term t∈doc d do H{t}=H{t}+1 for al
接下来介绍MapReduce。这是一个详细的案例研究,它会展示之前讲过的大部分的思想。MapReduce是由Google设计,开发和使用的一个系统,相关的论文在2004年发表。Google当时面临的问题是,他们需要在TB级别的数据上进行大量的计算。比如说,为所有的网页创建索引,分析整个互联网的链接路径并得出最重要或者最权威的网页。如你所知,在当时,整个互联网的数据也有数十TB。构建索引基本上等同于
目录思路原理介绍改进要求环境步骤代码map部分Combiner片段Partitionerreducer 思路原理介绍在开始学习Mapreduce程序编写时,通常第一个程序为词频统计。词频统计,顾名思义是统计一篇文档中不同词出现的频数。而本文是在基本词频统计mapreduce程序的基础上进行改进。 在本次实验中,利用mapreduce自带的框架,将每个单词切片,将其设为key,value的值初始为
目录1 梳理单词计数的执行流程2 实战WordCount3 web界面中查看任务执行情况1 梳理单词计数的执行流程上面的是单个文件的执行流程,有一些现象看起来还是不明显 下面我们来看一个两个文件的执行流程2 实战WordCount前面我们通过理论层面详细分析了单词计数的执行流程,下面我们就来实际上手操作一下。 大致流程如下: 第一步:开发Map阶段代码 第二步:开发Reduce阶段代码 第三步:组
转载 9月前
28阅读
   在关系型数据库中,要实现join操作是非常方便的,通过sql定义的join原语就可以实现。在hdfs存储的海量数据中,要实现join操作,可以通过HiveQL很方便地实现。不过HiveQL也是转化成MapReduce来完成操作,本文首先研究如何通过编写MapReduce程序来完成join操作。一、Map-Join:在Reduce端完成的join操作   假设存在用户数据文
转载 2023-07-16 12:01:37
41阅读
1)启动环境  start-all.sh2)产看状态  jps0613 NameNode10733 DataNode3455 NodeManager15423 Jps11082 ResourceManager10913 SecondaryNameNode3)利用Eclipse编写jar1.编写WordMap  public class MrMap
原创 精选 2017-04-20 19:12:20
1005阅读
编程实现单词去重要用到NullWritable类型。
转载 2019-01-09 21:33:00
164阅读
2评论
1.词频统计任务要求 准备两个txt文件分别为wordfile1.txt和wordfile2.txt,内容如下:2.在Eclipse中创建项目 我的eclipse在usr/local/eclipse目录下,使用如下命令启动eclipsecd /usr/local/eclipse ./eclipse创建一个java工程命名为WordCount,点击next加载jar包 选中Libraries点击Ad
MR原理使用Hadoop Streaming -python写出WordCount使用mr计算movielen中每个用户的平均评分。使用mr实现merge功能。根据item,merge movielen中的 u.data u.item使用mr实现去重任务。使用mr实现排序。使用mapreduce实现倒排索引。使用mapreduce计算Jaccard相似度。使用mapreduce实现PageRank
最近在看google那篇经典的MapReduce论文,中文版可以参考孟岩推荐的 mapreduce 中文版 中文翻译论文中提到,MapReduce的编程模型就是:计算利用一个输入key/value对集,来产生一个输出key/value对集.MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:map和reduce.用户自定义的map函数,接受一个输入对,然后产生一个中间key/value对集.MapR
查询所有记录中搜索频次最高的30个关键词。主要分两个步骤,首先多个mapper分别处理所有数据中的一部分关键词数据,然后汇总到reducer做词频统计。CountWordMapper在Mapper中处理每一小块数据,使用HashMap存储关键字及其频次,可以节省时间,key为查询的关键字。Mapper返回一个<Text , LongWritable>的列表,存储当前文件块中的关键字及其
转载 6月前
139阅读
MapReduce1、架构MR AppMaster:负责整个成都的过程调度及状态协调;MapTask:负责map阶段的整个数据处理流程;ReduceTask:负责reduce阶段的整个数据处理流程;2、数据类型除了String对应Hadoop Writable类型为Text以外,其他基本都是类似boolean -> BooleanWritable3、Hadoop序列化4、InputForma
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5