移除点击此处添加图片说明文字拿到新需求，小路乱撞。首先拿到数据示例文档：
移除点击此处添加图片说明文字 然后从svn上检出代码，工程如下：
移除点击此处添加图片说明文字 需求，我们要将头文件添加到每个ac列表中。
移除点击此处添加图片说明文字
移除点击此处添加图片说明文字 然后在apk_
bean对象因为在划分子轨迹中，主要使用的字段是mmsi号、位置、速度、时间，以及划分的特征点、子轨迹段，所以只需要这几个属性即可，重写toString方法，重写序列化和反序列化方法// bean类
class SubTrajectorBean implements Writable{
private String MMSI;
private Double Lat_d;
private Do
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2024-05-02 23:26:51
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1、InputFormatInputFormat是mapreduce当中用于处理数据输入的一个组件，是最顶级的一个抽象父类，主要用于解决各个地方的数据源的数据输入问题。其中InputFormat的UML类图可以通过idea进行查看。2、FileInputFormat常用类FileInputFormat类也是InputFormat的一个子类，如果需要操作hdfs上面的文件，基本上都是通过FileIn
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2024-06-24 04:43:52
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在进行Mapreduce的计算中，经常有需要按照自己的要求输入输出各种格式的需求。因此在这里，我简单将我了解的关于Mapreduce中自定义输入输出格式的认识分享给大家。首先，我们从输出格式开始说，这个比较简单。Mapreduce的输出格式的主要切入点是最后的context.write（key，value）方法。需要定义自己的输出格式，就必须改下这个write方法，让他按照我们自己的要求输出。通过
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2024-08-02 22:18:37
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海量数据处理（1）：MapReduce海量数据处理，就是基于海量数据的存储、删除、搜索等操作。由于数据量太大，导致要么无法在短时间内迅速处理，要么无法一次性装入内存。针对面试过程中的问题，主要有以下解决步骤针对时间，可以采用更加迅速的数据结构和算法，比如BloomFilter、Hash、堆、Bitmap等针对空间，无非就是大而化小，分而治之。算法方面：外排序算法（External Sorting）
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2024-03-22 12:51:43
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一、实验目的：1. 理解MapReduce的工作机制； 2. 掌握基本的MapReduce编程方法 3. 重点理解map过程，shuffle过程和reduce过程二、实验环境：Hadoop+Eclipse+JDK三、实验内容和要求：1.编程实现文件合并和去重操作对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。下面是
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2024-04-04 07:42:18
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实验-在电影库中查找演员合作次数最多的演员及其合作作品【实验要求】-（1）结合本门课程学过的知识，编写程序（Java程序/MapReduce）对’Film.json’内容进行筛选，筛选出只包含你的演员演过的电影，并转换为 csv 格式。-（2）把转换后csv文件导入 Hive，使用 SQL 查询和我的演员合作次数最多的前5位演员及其合作最高分的作品（如果同分则优先列出年份较近的，例如2000年上映
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2024-06-28 14:44:30
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1. 介绍
MapReduce是google发明的一种编程模型。在这种编程模型下，用户通过定义一个map函数和一个reduce函数来解决问题。map函数对用户输入的键/值对（key/value pair）进行处理（处理时可能只有值这一项有用），生成一系列新的键/值对作为中间结果；系统（
MapReduce的实现）对map函数生
小编就为大家解答下mapreduce和storm这两者之间的区别，它们做数据处理过程的差异！ 首先，先来说下storm是典型的流计算系统，mapreduce是典型的批处理系统。 下面，我们把整个数据处理流程分三个阶段来说： 1)数据采集阶段 目前典型的处理处理策略：数据的产生系统一般出自页面打点和解析DB的log，流计算将数据采集中消息队列(比如kafak
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2024-09-20 08:22:10
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1.1 什么是HadoopHadoop名字的由来作者：Doug cuttingHadoop项目作者的孩子给一个棕黄色的大象样子的填充玩具的命名Hadoop的概念:Apache™ Hadoop® 是一个开源的, 可靠的(reliable), 可扩展的(scalable)分布式计算框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集可扩展: 从单个服务器扩展到数千
最近再准备着面试，就回顾了一下mr程序内部处理数据的流程。顺便总结一下有写的不合理的地方，请大家多多包涵，并帮我指出（以读取文本文件为例，前两步不同的实现类所拿到的数据结构不同）1、程序被提交后mrappmaster会给它们分配任务,告知mapTask所要处理的文件切片2、mapTask程序开始运行，mapTask会通过调用TextInputFormat这个类的createRecordReader
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2024-03-21 22:05:00
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通过InputFormat决定读取的数据的类型，然后拆分成一个个InputSplit，每个InputSplit对应一个Map处理，RecordReader读取InputSplit的内容给MapInputFormat决定读取数据的格式，可以是文件或数据库等功能验证作业输入的正确性，如格式等将输入文件切割成逻辑分片(InputSplit)，一个InputSplit将会被分配给一个独立的Map任务提供R
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2024-07-13 08:01:14
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mapreduce的过程介绍注意：下面的内容中RM=ResourceManager ,NM=NodeManagerstep 1: client -> RM这是提交job的流程，client端先向RM申请一个ApplicationId，RM进行内部处理包括资源分配，优先级设定之类的准备工作.等到ApplicationId后，client端提交程序到RM执行。 这个提交过程会指明localfil
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2024-10-24 09:50:41
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前面4篇文章介绍了如何编写一个简单的日志提取程序，读取HDFS share/logs目录下的所有csv日志文件，然后提取数据后，最终输出到share/output目录下。本篇停留一下，梳理一下主要过程，然后提出新的改进目标。首先声明一下，所有的代码都是maven工程的，没有使用任何IDE。 这是我一贯的编程风格，用Emacs + JDEE开发。需要使用IDE的只需要学习如何在IDE中使
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2024-03-27 18:16:01
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学了一段时间的hadoop了，一直没有什么正经练手的机会，今天老师给了一个课堂测试来进行练手，正好试一下。 项目已上传至github：https://github.com/yandashan/MapReduce_Count1 Result文件数据说明：Ip：106.39.41.166,（城市）Date：10/Nov/2016:00:01:02
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2024-09-16 01:30:54
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在大数据计算框架当中，MapReduce无疑是典型的代表，作为Hadoop原生的计算引擎，在批处理上尤其具备优势，而后来为我们所熟知的Spark框架，也是继承了MapReduce的核心思想。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲MapReduce Shuffle过程。 MapReduce编程模型的原理，简单来说，就是Map任务的输出，Reduce任务的输入。在多任务(进程)的网络环境下，如何将M个
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2024-05-03 13:50:18
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文章目录MapReduce2.0的运行原理MR任务执行流程架构图提交作业初始化作业任务分配任务执行任务状态的更新作业完成 MapReduce2.0的运行原理MR任务执行流程提交作业->初始化作业->分配任务->执行任务->进度和状态更新->作业完成架构图提交作业Client 提交到 Job1. client程序编写好job后将调用job的submit()或waitF
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2024-05-02 21:24:47
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Docker是一个开源的容器化平台，通过使用Docker可以将应用程序及其依赖项打包成一个独立的容器，方便在不同的环境中部署和运行。Dockerfile是用于构建Docker镜像的文本文件，其中包含了一系列的指令，用于描述如何构建镜像。
本文将以一个具体的问题为例，演示如何通过Dockerfile文件来构建一个基于Nginx的静态网站容器。
首先，我们需要安装Docker，并确保Docker服
原创
2024-01-29 08:23:01
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本文约2700字，建议阅读时间13~18分钟关键字：python，逗号分隔文件，字符分割，csv逗号分隔文件是电子表格和数据库的常用输入与输出格式。1、相关函数(1)csv格式数据读取reader(csvfile,dialect=’excel’,**)其中csvfile可以是任意支持迭代并每次返回一个字符串的对象，例如文件对象和列表对象，如果csvfile是一个文件对象，那么它应该可以通过newl
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2024-08-28 17:34:50
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# 使用 Python 的 MapReduce 实现 CSV 文件内容比较
在处理大量数据时，MapReduce 是一个非常有效的方法。它通过将数据分散处理的方式，来提升处理效率。本文将向你展示如何使用 Python 实现 MapReduce 来比较 CSV 文件中的内容。
## 流程概述
在进行 CSV 文件比较时，我们可以将整个流程分为几个主要步骤。以下是步骤的流程图：
| 步骤
