数据去重： 原理(理解)：Mapreduce程序首先应该确认<k3,v3>,根据<k3,v3>确定<k2,v2>，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。Reduce的输出是不重复的数据，也就是每一行数据作为key，即k3。而v3为空或不需要设值。根据<k3，v3>得到k2为每一行的数据，v2为
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2023-07-12 13:36:45
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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
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2024-04-10 20:49:09
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01.Mapreduce实例——去重实验目的1.准确理解MapReduce去重的设计原理2.熟练掌握MapReduce去重的程序编写3.学会自己编写MapReduce去重代码解决实际问题实验原理“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。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次
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2024-06-14 15:29:57
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word count 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。我们自然而然会想到将同一个数据的所有记录都交给一台reduce机器，无论这个数据出现多少次，只要在最终结果中输出一次就可以了。具体就是reduce的输入应该以数据作为key，而对value-list则没有要求。当reduce接收到一个时就直接将key复制到输出的ke
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，
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2024-03-27 13:59:49
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数据去重： 原理(理解)：Mapreduce程序首先应该确认<k3,v3>,根据<k3,v3>确定<k2,v2>，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。Reduce的输出是不重复的数据，也就是每一行数据作为key，即k3。而v3为空或不需要设值。根据<k3，v3>得到k2为每一行的数据，v2为
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2023-12-12 11:19:40
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一、查重语句：1 db.data.aggregate([
2 {
3 $group: { _id: {ip: '$ip',time: '$time',day:'$day',traffic:'$traffic',type:'$type',id:'$id'},count: {$sum: 1},dups: {$addToSet: '$_id'}}
4 },
5 {
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2023-06-03 21:09:01
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课程原地址：http://hbust.shiyanbar.com/course/91079上课老师：李歆实验时间：20180524地点：云桌面实验人：郭畅 【实验目的】1) 理解mapreduce执行原理2) 理解map,reduce阶段3) 熟悉map和reduce代码的编写【实验原理】需求：把指定的数据信息以单条记录的方式保存在文本文件source.txt中并存放到指定的位置，该位置
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2024-03-27 18:06:49
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使用Hadoop进行大数据运算，当数据量极其大时，那么对MapReduce性能的调优重要性不言而喻，尤其是Shuffle过程中的参数配置对作业的总执行时间影响特别大。下面总结一些和MapReduce相关的性能调优方法，主要从五个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、Shuffle阶段和其他调优属性。 1.数据输入 在执行Map
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2024-03-20 19:40:47
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一、MapTask运行机制详解以及Map任务的并行度 整个Map阶段流程大体如上图所示。简单概述：inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器，对其结果key进行分区（默认使用hash分区），然后写入buffer，每个map task都有一个
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2024-09-27 15:38:39
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MapReduce
HDFS
Hadoop
存储
Hbase
Dedoop
云计算
摘要：随着收集到数据体积的激增，去重无疑成为众多大数据玩家面对的问题之一。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势，并对扩展性有所帮助。在存储架构中，删除重复数据的常用方法包括哈希、二进制比较和增量差分；而本文专注的是使
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2024-08-24 10:30:44
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一、原理分析 Mapreduce的处理过程，由于Mapreduce会在Map~reduce中，将重复的Key合并在一起，所以Mapreduce很容易就去除重复的行。Map无须做任何处理，设置Map中写入context的东西为不作任何处理的行，也就是Map中最初处理的value即可，而Reduce同样
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2016-12-02 23:53:00
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编程实现单词去重要用到NullWritable类型。
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2019-01-09 21:33:00
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一、实验目的数据去重这个实例主要是为了让读者掌握并利用并行化思想对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。二、实例描述对数据文件中的数据进行去重，数据文件中的每行都是一个数据。样本输入：file1： &
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2024-05-05 13:25:43
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一、统计好友对数（去重） 1.1、数据准备 joe, jon
joe , kia
joe, bob
joe ,ali
kia, joe
kia ,jim
kia, dee
dee ,kia
dee, ali
ali ,dee
ali, jim
ali ,bob
ali,
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2024-07-30 15:27:19
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由于某些原因，我们的MongoDB里存在重复数据，甚至已经影响到数据统计。其实在MongoDB 3.2之前可以通过索引直接去重。但这一特性在3.2版本之初已经移除。{unique : true, dropDups : true} # 无法使用了大概思路是，通过aggregation先group出重复的键值对并做count，之后match所有count>2的键值对，认为他们是重复的，保留其
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2023-05-29 15:33:10
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mongodb中的聚合，分组，去重，和固定集合今天我们来分享一下 mongodb中的分组，去重和聚合首先我们来造一些数据，数据如下查找表中我们一共有多少数据 count方法：这个比较简单db.tty.count()可以看到我们的表里面有16条记录mongodb中的去重，在mongodb中去重需要两个参数，第一个是要去重的表，第二个是去重字段db.tty.runCommand({distinct:"
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2023-07-17 23:41:42
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在大数据处理的世界里，Hadoop集群常常被用来处理和分析海量数据，其中MapReduce是一个重要的计算模型。在许多应用场景中，去重是一个基础而又必不可少的操作。本文将详细讲解如何在Hadoop集群中运行MapReduce进行数据去重的整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理以及迁移指南。
## 环境预检
要确保你的Hadoop集群能够顺利运行MapReduce去重作业
目录1.前情回顾2.Map端表合并分析 2.1 将产品表缓存起来 2.2 在进行map之前加载缓存路径 2.3 打开文件，创建流对象 2.4 逐行读取产品表，并存放在字典中2.5 关闭流3. 完整代码3.1 编写mapper程序3.2 编写Driver程序1.前情回顾上一篇文章是在Reduce做表合并，这种方式容易导致数据倾斜问题，因为
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2024-09-11 10:31:44
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任务目标1.准确理解mapreduce去重的设计原理2.熟练掌握mapreduce去重的程序编写3.学会自己编写MapReduce去重代码解决实际问题相关知识“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。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。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。在Ma
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2024-01-10 23:59:55
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