# 实现 "mongo java mapreduce" 的步骤
**简介:** 在本文中,我将向你介绍如何使用Java和MongoDB来实现MapReduce。首先,我会展示整个流程的步骤,然后详细说明每个步骤需要做什么,并提供相应的代码示例。
## 步骤概述
下面的表格展示了整个过程的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 连接到MongoDB数据库
原创
2023-08-04 10:01:55
43阅读
Mongodb聚合(三)
3. MapReduce
Mapreduce非常强大与灵活,Mongodb使用javascript作为查询语言,可以表示任意复杂的逻辑。
Mapreduce非常慢,不应该用在实际的数据分析中。
Mapreduce可以在多台服务器之间并行执行,可以将一个问题拆分为多个小问题,之后将各个小问题发送到不同的机器上,每台机器只负责完成一部分工作,所有的机器完成时,将这些零碎的
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2023-08-19 22:50:54
67阅读
MongoDB MapReduceMapReduce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。上面是MapReduce的理论部分,下面说实际的应用,下面以MongoDB MapReduce为例说明。下面是MongoDB官方的一个例子:>
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2023-09-11 08:28:05
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group,aggregate,mapReduce 分组统计: group() 简单聚合: aggregate() 强大统计: mapReduce() db.collection.group(document) document:{ key:{key1:1,key2:1}, //根据那几个字段分组 cond:{}, //筛选的条件 ...
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2018-01-02 17:09:00
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Java API 操作 Mongodb
本次测试环境使用一台ip为 192.168.2.23 的虚拟机一、依赖<dependency>
<groupId>org.mongodb</groupId>
<artifactId>mongo-java-driver</artifactId>
<
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2023-06-02 16:36:06
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之前的文章提到过如何通过命令行客户端来操作MongoDB,现在讲如何通过JavaApi来操作MongoDB前置工作创建maven工程,并导入依赖的jar包<!-- mongodb java驱动包 -->
<dependency>
<groupId>org.mongodb</groupId>
<artifactId>mong
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2023-12-26 17:26:35
108阅读
MapReduce JAVA框架开发流程总体流程用户提交任务给集群集群首先对输入数据源进行切片master 调度 worker 执行 map 任务worker 读取输入源片段worker 执行 map 任务,将任务输出保存在本地master 调度 worker 执行 reduce 任务,reduce worker 读取 map 任务的输出文件执行 reduce 任务,将任务输出保存到 HDFS细节
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2023-07-16 12:02:27
573阅读
1.1MapReduce核心思想分而治之,先分后和:将一个大的、复杂的工作或任务,拆分成多个小任务,最终合并。MapReduce是由Map和Redecu组成Map:将数据进行拆分Reduce:对数据进行汇总1.2偏移量行首字母或字符移动到当前文件的最前面需要移动的字符个数1.3Hadoop与Java数据类型对比Java类型:int、long、double, float、 boolean、 stri
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2023-12-07 11:20:02
38阅读
本文主要基于Hadoop 1.0.0后推出的新Java API为例介绍MapReduce的Java编程模型。新旧API主要区别在于新API(org.apache.hadoop.mapreduce)将原来的旧API(org.apache.hadoop.mapred)中的接口转换为了抽象类。
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2023-07-20 20:16:30
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文章目录使用Eclipse创建MapReduce工程配置环境新建MapReduce工程分布式文件系统HDFSHDFS-JAVA接口之读取文件HDFS-JAVA接口之上传文件HDFS-JAVA接口之删除文件HDFS-JAVA接口之列举文件夹和文件列举文件夹列举文件HDFS-JAVA接口之创建目录HDFS-JAVA接口之下载文件HDFS-JAVA接口之写入文件 使用Eclipse创建MapReduc
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2023-11-28 15:28:56
29阅读
1、Mapper类用户自定义一个Mapper类继承Hadoop的Mapper类Mapper的输入数据是KV对的形式(类型可以自定义)Map阶段的业务逻辑定义在map()方法中Mapper的输出数据是KV对的形式(类型可以自定义)注意:map()方法是对输入的一个KV对调用一次!!2、Reducer类用户自定义Reducer类要继承Hadoop的Reducer类Reducer的输入数据类型对应Map
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2023-12-20 14:59:42
69阅读
尽管Hadoop框架本身是使用Java创建的,但MapReduce作业可以用许多不同的语言编写。 在本文中,我将展示如何像其他Java项目一样,基于Maven项目在Java中创建MapReduce作业。
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2023-07-20 20:19:10
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一、简介1.1、概述MapReduce是Hadoop提供的用于进行分布式计算的框架MapReduce是仿照Google MapReduce来实现的MapReduce会将整个计算过程拆分2个阶段:Map(映射)阶段和Reduce(规约)阶段1.2、组件1.2.1、Writable - 序列化在MapReduce中,要求被传输的数据必须能够序列化MapReduce提供了一套独立的序列化机制,基于AVR
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2023-07-19 15:38:56
257阅读
转自:http://blog.51cto.com/shanqiangwu/1653577 1 #MongoDB中有三元素:数据库,集合,文档,其中“集合”就是对应关系数据库中的“表”,“文档”对应“行”。
2
3 #创建数据库testdb数据库,使用以下语句
4 mongos> use testdb;
5 #查询数据库,要显示数据库必须插入至少一条文档
6 mongo
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2023-09-27 15:51:38
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索引是⼀种单独的、物理的对数据库表中⼀列或多列的值进⾏排序的⼀种存储结构,它是某个表中⼀列或若⼲列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据⻚的逻辑指针清单。索引的作⽤相当于图书的⽬录,可以根据⽬录中的⻚码快速找到所需的内容。索引⽬标是提⾼数据库的查询效率,没有索引的话,查询会进⾏全表扫描(scan every document in a collection) ,数据量⼤时严重降低了
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2023-06-09 21:51:51
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目录1 集群1.1 简介1.2 复制集1.2.1 简介1.2.2 复制集设置1.2.2.1 创建目录并启动1.2.2.2 配置及初始化1.2.2.3 操作节点1.2.2.4 不正常关闭服务1.3 分片1.3.1 简介1.3.2 结构1.3.3 配置分片1.3.3.1 创建分片服务1.3.3.2 创建配置服务1.3.3.3 配置连接路由1.3.3.4 添加分片1.3.3.5 对库表进行分片1.3.3
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2023-07-22 18:23:03
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# Java Mongo: Mongo Client 配置
MongoDB 是一个开源的文档数据库,具有高性能和可扩展性。它使用 JSON 格式的文档来存储数据,并支持强大的查询和索引功能。在 Java 中使用 MongoDB,我们可以使用官方提供的 Java 驱动程序 - MongoDB Java Driver。本文将介绍如何配置 MongoDB Java Driver 中的 Mongo Cl
原创
2023-08-13 14:45:09
745阅读
集算器 SPL 语言支持处理多样性数据源,通过 SPL 对 MongoDB 集合与 MySql 表进行 join 关联,不仅简化了对 MongoDB 数据的操作,而且有利于与其它报表工具的方便集成。处理多样性数据源是报表开发的常见问题,而常见的 JasperReport 等报表工具本身却难以应付,比如展现MongoDB和mysql的混合运算。虽然JasperReport/Birt有virtual
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2023-07-28 07:56:41
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背景mongodb3.2mongodb ACID 事物支持事务类型MongoDB的支持MySQL的支持Atomicity单行/文档级原子性多行原子性Consistency强一致或最终一致强一致Isolation提交读可重复读Durability日志及复制日志 原子性:db.users.update({username : “tj.tang”},
{$set :{
salary : 500
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2023-09-05 12:53:01
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(一)实现词频统计的基本的MapReduce编程。①在/user/hadoop/input文件夹(该文件夹为空),创建文件wordfile1.txt和wordfile2.txt上传到HDFS中的input文件夹下。 文件wordfile1.txt的内容如下:I love SparkI love Hadoop 文件wordfile2.txt的内容如下:Hadoop is goodSpark is f
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2023-11-23 12:44:07
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