什么是Map/Reduce?MapReduce是hadoop的核心组件之一，主要负责分布式计算Map/Reduce内部原理：MapReduce最重要的一个思想：分而治之，就是将负责的大任务分解成若干个小任务， 并行执行， 完成后在合并到一起，适用于大量复杂的任务处理场景，大规模数据处理场景.Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行
转载
2024-05-14 20:03:03
88阅读
1. join算法题如下：  
转载
2024-03-27 07:23:57
55阅读
文章目录声明数据样例功能需求1.将数据文件按天归档，即每天一个数据文件。需求分析代码实现输出结果2. 将省份文件重新输出，输出后文件以一行一个省份进行保存需求分析代码实现输出结果3.统计每个省份的农产品市场总数需求分析代码实现输出结果4.统计没有农产品市场的省份有哪些需求分析代码实现输出结果5.统计山东省售卖蛤蜊的农产品市场占全省农产品市场的比例需求分析代码实现输出结果6.统计每个省农产品种类总
转载
2024-01-10 11:13:15
49阅读
==== 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
1002 20150710
转载
2024-05-21 10:49:08
40阅读
分析上图：输入分片（input split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组，输入分片（input split）往往和hdfs的block（块）关系很密切，假如我们设定hdfs的块
转载
2024-06-28 12:51:57
14阅读
主要内容：mapreduce整体工作机制介绍；wordcont的编写（map逻辑 和 reduce逻辑）与提交集群运行；调度平台yarn的快速理解以及yarn集群的安装与启动。1、mapreduce整体工作机制介绍回顾第HDFS第一天单词统计实例（HDFS版wordcount）：统计HDFS的/wordcount/input/a.txt文件中的每个单词出现的次数——wordcount但是
一．Map的原理和运行流程 Map的输入数据源是多种多样的，我们使用hdfs作为数据源。文件在hdfs上是以block(块，Hdfs上的存储单元)为单位进行存储的。 1.分片 我们将这一个个block划分成数据分片，即Split（分片，逻辑划分，不包含具体数据，只包含这些数据的位置信息）,那么上图中的第一个Split则对应两个个文件块，第二个Split对应
转载
2024-04-23 14:46:09
85阅读
mapreduce处理流程1. 读取指定目录下待处理文件，假设数据大小为200M；2. 在客户端submit()之前，获取待处理数据的信息，然后根据设置的**配置参数**，形成一个任务规划，就是**切片信息**，根据待处理数据文件大小根据参数配置划分为不同的文件，默认是128M进行切分，待处理数据文件就会被切分成两个文件；3. 切片完成之后，就会向Yarn提交切片信息（Job.split .jar
转载
2024-03-18 23:32:54
62阅读
方法介绍 MapReduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。这样做的好处是可以在任务被分解后，可以通过大量机器进行并行计算，减少整个操作的时间。但如果你要我再通俗点介绍，那么，说白了，Mapreduce的原理就是一个归并排序。 适用范围：数据量大，但是数据种类小可以放入内存 基本原理及要点：将数据交给不同的机器去处
Hadoop中的MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算 下面的连接是我的MapReduce 文章目录一、下载MapReduce的WordCount二、常用数据序列化类型三、MapReduce编程规范1、Mapper阶段2、Reducer阶段3、Driver阶段 一、下载MapReduce的WordCount要想了解MapReduce编程规范，直接看一下官方代码是怎么写的就知道
转载
2024-06-19 10:21:27
32阅读
hive或者MR处理数据，不怕数据量大，就怕倾斜。hive里大表join的时候，数据倾斜就是个很头疼的问题。本博主就遇到了一个真实案例，特意记录下来，有需要的同学可以参考1.查了5个小时还没结束的sql语句set mapred.reduce.tasks = 30;
insert overwrite directory 'xxx'
select
cus.idA,cus.name,addr.bb fr
转载
2024-02-20 11:18:00
61阅读
6.数据处理实例6.1.数据如图: 6.2.需求: 6.3.处理数据: 我个人拿到数据，直接想着转换成DataFrame,然后着手算总分，然后直接数据分组,还是太年轻了...self.df["total"] = self.df.英语 + self.df.体育 + self.df.军训
转载
2023-09-12 15:19:41
65阅读
题记：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。无论，数据分析，数据挖掘，还是算法工程师，工作中80%的时间都用来处理数据，给数据打标签了。而工作中拿到的数据脏的厉害，必须经过处理才能放入模型中。以下是一脏数据表：（表格放在最后供看官下载练习）这张表格有多少处数据问题？大家对数据问题是如何定义的？不妨带着疑问阅读下文；数据处理四性“完全合一”。完整性：单条数据是否存在空值，
转载
2023-07-07 13:45:39
205阅读
# Hive 数据处理案例
在大数据领域，Hive 是一个数据仓库基础架构，可以通过类 SQL 查询语言(HiveQL)方便地对数据进行分析和处理。本文将以一个实际的案例来介绍 Hive 的使用，并提供相应的代码示例。
## 背景
假设我们有一个电商平台，每天都会有大量的用户购买商品，并且每个购买行为都会被记录下来。我们希望通过分析用户的购买行为，了解用户的偏好，并为用户提供个性化的推荐。
原创
2023-09-04 05:03:00
167阅读
MapReduce的数据流程： 预先加载本地的输入文件 经过MAP处理产生中间结果 经过shuffle程序将相同key的中间结果分发到同一节点上处理 Recude处理产生结果输出 将结果输出保存在hdfs上 MAP 在map阶段，使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites， 同时InputForm
转载
2024-03-28 08:38:54
16阅读
一、简介 数据库MongoDB作为文档型数据库，介于关系型数据库与非关系型数据库之间启动数据库后，常见的数据库操作是必备的知识在Mongo中可分为以下类型： 文档、集合、数据库 Document、Collection、DB接下来讲解下常见的操作类型二、数据库常用命令 1、数据库db层操作；1、help查看命令提示
db.help();
2、切换/创建数据库
use yourDB; #当创建一
转载
2023-08-15 10:21:49
26阅读
MapReduce基础原理：MapReduce（起源于Google）：MapReduce是一种计算模型，它将大型数据操作作业分解为可以跨服务器集群并行执行的单个任务。用于管理DataNode用于大规模数据处理：每个节点处理存储在该节点上的数据每个MapReduce工作由两个阶段组成：Map；Reduce自动MapReduce计算：MapReduce计算是并行和自动分布的开发人员只需要专注于实现映射
转载
2024-02-19 18:29:05
45阅读
本片博客是小二精心所得，评论席可与小二探讨!!! 小二讲堂：https://blog.csdn.net/Mirror_wMapReduce的原语“相同的key为一组，调用一次reduce,方法内迭代这组数据并进行计算”一、MapReduceMapReduce可以集群中可靠地、容错地、并行处理、TB级别的数据。 mapreduce分布式计算框架，分为map阶段和reduce阶段，map端又分为数据的
转载
2024-04-28 19:09:10
42阅读
第一题链接2021年安徽省大数据与人工智能应用竞赛——MapReduce（数据预处理）题目解答题目：请使用MapReduce统计 calls.txt中的每个手机号码的，呼叫时长和呼叫次数，被叫时长，被叫次数 ，并输出格式 为 手机号码，呼叫时长，呼叫次数，被叫时长，被叫次数；calls.txt 通话记录 样例：18620192711,15733218050,1506628174,150662826
转载
2024-05-04 18:50:24
9阅读
# Python日志数据处理案例
日志文件在现代软件开发和运维中扮演着至关重要的角色。它们记录了系统运行的状态、错误信息以及用户操作等。处理日志数据的能力可以帮助我们及时发现问题并优化系统性能。本文将通过一个实例详细解析如何使用Python处理日志数据。
## 1. 日志基础
日志通常以文本格式存储，每一行记录都是一条日志信息。常见的日志格式包括以下几种：
- **时间戳**：记录事件发生
原创
2024-08-19 03:35:00
91阅读
