文章目录综合案例① 数据文件② 具体要求③ 具体实现• 上传文件• 封装Bean类• Mapper类缓存information.txt，实现与stude
原创
2022-08-12 10:55:30
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正文MapReduce 来源于 Google 2004 年发布的论文，它是一个编程模型，用以进行大数据量的计算。对于大数据量的计算，通常采用的处理方式就是并行计算。但对许多开发者来说，自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大，而 MapReduce 就是一种简化并行计算的编程模型，它使得那些没有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序。这也是 MapReduce 的价值所在，通过简化编程模
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2024-10-23 14:54:21
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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
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2024-06-22 09:53:34
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MapReduce-->练习题数据及需求数据information表student表需求代码实现写JavaBean对象来存储数据，实现需求二重写Map方法，实现需求一重写分区类，实现需求四Reduce，实现需求三Driver类数据及需求数据information表游戏 大数据 1null Java 3学习 null 4逛街 全栈 2student表1 张三 女4 李四 男3 王五 男1 赵六 女需求使用MapJOIN来合并表将俩张表的数据封装到一个JavaBea
原创
2021-08-03 10:11:03
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参考视频教程download: SparkSQL极速入门整合Kudu实现广告业务数据分析 (http://www.notescloud.top/goods/detail/1427)<br/MapReduce综合练习数据及需求(_1)数据(_2)information表(information_3)student表(student_9)需求(_
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2021-09-27 20:40:42
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文章目录一、简要分析二、缺失值处理主要思路分析：三、异常值处理主要思路分析四、深度清洗主要思路分析 数据清洗工作是数据分析工作中不可缺少的步骤，这是因为数据清洗能够处理掉肮脏数据，如果不清洗数据的话，那么数据分析的结果准确率会变得极低。一般来说，数据清理是将数据库精简以除去重复记录，并使剩余部分转换成标准可接收格式的过程。数据清理标准模型是将数据输入到数据清理处理器，通过一系列步骤“ 清理”数据
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2024-07-11 20:04:14
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对于很多初级开发者，或者还没什么实际开发经验的人来说，大数据相关技能看起来特别吓人，因为一堆特别复杂的英文名词，以及听起来难度极高的各种“架构”。但真正去学习上手，你就会发现，这个被传得神乎其技的技术，并没有想象中的那么难，甚至还有点有意思。对于每一个想往更高层次发展的技术人来说，后台数据处理，数据架构的搭建、数据性能的优化，都是绕不过去的技能。而且，随着企业数据量的快速增加，后台数据架构开发的需
作为一名数据分析师，我经常被问到：“数据分析的关键是什么？”我的回答总是：“数据清洗。” 是的，您没有听错。在这篇文章中，我将结合多年的工作经验，详细介绍数据清洗的重要性和方法，帮助您在数据分析的道路上更进一步。一、数据清洗的重要性1-1. 数据质量的保证在数据分析过程中，数据质量是至关重要的。而数据清洗正是保证数据质量的关键步骤。通过数据清洗，我们可以去除数据中的错误、重复和不一致，从而确保数据
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2024-07-08 12:09:53
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思维导图：零基础入门数据挖掘的学习路径1. 写在前面零基础入门数据挖掘是记录自己在Datawhale举办的数据挖掘专题学习中的所学和所想， 该系列笔记使用理论结合实践的方式，整理数据挖掘相关知识，提升在实际场景中的数据分析、数据清洗，特征工程、建模调参和模型融合等技能。所以这个系列笔记共五篇重点内容， 也分别从上面五方面进行整理学习， 既是希望能对知识从实战的角度串联回忆，加强动手能力的锻炼，也希
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2024-09-13 07:50:29
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MapReduce概述MapTask运行流程ReduceTask运行流程Shuffle 是什么？编写 Java API步骤简单 API 实例Mapper 类编写Reduce 类编写Driver 类编写
资料来源：拉勾大数据训练营【第二期】 概述MapReduce 的思想核心是分而治之，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。最主要的特点就是把一个大的问题，划分成很多小的子问题
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2024-06-29 08:08:12
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接着上一篇文章常见算法的mapreduce案例(1)继续挖坑，本文涉及到算法的基本原理，文中会大概讲讲，但具体有关公式的推导还请大家去查阅相关的文献文章。下面涉及到的数据挖掘算法会有：Logistict 回归，SVM算法，关联规则apriori算法，SlopeOne推荐算法，二度人脉社交推荐算法logistict regression的map-
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2024-09-10 16:23:00
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多表联合常用方式有两种：reduceJoin和mapjoin，其中reducejoin容易造成数据倾斜，对于并发执行的数据文件来说，常用mapjoin，在mapper阶段就完成数据连接，一般不会造成数据倾斜，即使倾斜，数据量也会很小。使用条件，一张数据量很大的表和一张数据量很小的表，将数据量小的表提前加载到各个节点的内存中去，在执行map阶段，通过内连接完成组合。题目：现有如此三份数据：
1、us
数据准备 order.txt1001 01 1
1002 02 2
1003 03 3
1004 01 4
1005 02 5
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
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2024-04-03 12:22:14
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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
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2024-07-26 12:43:18
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23-综合案例-案例效果的介绍
在“姓名、年龄、性别”三个文本框中填写信息后，添加到“学生信息表”列表（表格）中。
原创
2021-08-02 14:42:11
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线性变换和对应矩阵
原创
2021-08-02 14:44:29
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20-综合案例-spring整合mybatis案例基础环境介绍21-综合案例-spring整合mybatis流程
原创
2021-08-02 15:10:50
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条件标签：if choose <c:set var="num1" value="1"></c:set> <c:set var="num2" value="2"></c:set> <c:if test="${num1>num2}">ok</c:if> <c:if test="${num2>num1}" ...
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2021-10-31 02:35:00
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线性变换和对应矩阵
原创
2021-08-02 14:44:35
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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&
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2024-01-08 15:37:32
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