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Articles by Import Java.io. DataInput
HADOOP--序列化-CSDN博客
1.创建一个data目录在主目录下，并且在data目录下新建log.txt文件 2.新建flow软件包，在example软件包下 FlowBean package com.example.flow; import org.apache.hadoop.io.Writable; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; //hadoop序列化 //三个属性：手机号。上行流量，下行流量 public class FlowBean implements Writable { private String phone; private long upFlow; private long downFlow; public FlowBean(String phone, long upFlow, long downFlow) { this.phone = phone; this.upFlow = upFlow; this.downFlow = downFlow; }...
Hadoop3：MapReduce中的Reduce Join和Map Join
一、概念说明 学过MySQL的都知道，join和left join 这里的join含义和MySQL的join含义一样 就是对两张表的数据，进行关联查询 Hadoop的MapReduce阶段，分为2个阶段 一个Map，一个Reduce 那么，join逻辑，就可以在这两个阶段实现。 两者有什么区别了？ 我们都知道，一般情况下，MapTask比ReduceTask线程数更多。 所以，当两张表，有一个表数据量非常大，一个表非常小的时候 我们建议放在Map阶段进行join，这样可以提高性能。 二、需求说明 有两张表数据 将商品信息表中数据根据商品pid合并到订单数据表中 三、代码实现 TableBean package com.atguigu.mapreduce.reduceJoin; import org.apache.hadoop.io.Writable; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; public class TableBean implements...
MapReduce练习--计算手机流量-CSDN博客
phone_data.txt文件如下，第一列为手机号码，二三列为手机流量的使用情况（上下限）。 要求：计算同一个手机号码的流量使用总和，完成后打包上传至虚拟机上提交任务。 13800138001,1024,2048 13900139002,512,1024 13800138003,256,512 13700137004,768,1536 13600136005,128,256 13800138001,1536,3072 13900139002,2048,4096 13700137003,512,1024 13600136004,768,1536 13800138005,128,256 13900139001,384,768 13700137002,1024,2048 13600136005,1536,3072 13800138003,2048,4096 13900139004,512,1024 13700137001,768,1536 13600136002,128,256 13800138006,384,768 13900139005,1024,2048...
【Day 2 手机流量统计项目】
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 前言 在当今数字化时代，手机已经成为人们生活的必需品，许多人离不开手机，随时随地都需要使用网络。然而，手机上网使用流量是有限的，超出流量限制会导致额外的费用。因此，手机上网流量的统计和管理变得非常重要。 手机流量统计项目的背景是为了帮助用户控制和管理手机上网使用的流量，并提供相关的统计和预警功能。通过对手机流量的监控和分析，用户可以了解自己的流量消耗情况，避免超出限制而产生额外费用。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例仅供参考 项目需求 统计每个手机号上行流量和、下行流量和、总流量和（上行流量和+下行流量和）,并且：将统计结果按照手机号的前缀进行区分，并输出到不同的输出文件中去。 13* ==> … 15* ==> … other ==> … 其中，access.log数据文件 第二个字段：手机号 倒数第三个字段：上行流量 倒数第二个字段：下行流量 开发步骤 代码如下（示例）： import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import...
MapReduce排序机制（Hadoop）_hadooop reduce为什么要归并排序-CSDN博客
在MapReduce中，排序的目的是为了方便Reduce阶段的处理，通常是为了将相同键的键值对聚合在一起，以便进行聚合操作或其他处理。 对于MapTask，它会将处理的结果暂时放到环形缓冲区中，当环形缓冲区使 用率达到一定阈值后，再对缓冲区中的数据进行一次快速排序，并将这些有序数 据溢写到磁盘上，而当数据处理完毕后，它会对磁盘上所有文件进行归并排序。 在Map阶段，通常会对Mapper输出的键值对进行局部排序，以便后续的合并或传递给Reducer。 这个排序过程在每个Mapper任务内部进行，不涉及跨节点的通信。 一般来说，局部排序可以使用内部排序算法，比如快速排序（Quicksort）、归并排序（Mergesort）或堆排序（Heapsort）等。这些算法在排序小规模数据时都有很好的性能表现。 这种排序是为了将相同键的键值对聚集在一起，以便后续的合并操作或者直接传递给Reducer进行处理。 通常情况下，Map阶段的输出会根据键进行排序，但并不要求所有Mapper输出的数据都需要进行全局排序。...
云计算复习之MapReduce & YARN期末复习整理
自定义分区 一个例题： 最终输出： 如何实现呢？ 思考之后发现这个就是把表中的商品id和点击次数去进行一个排序再输出。主要难点在于怎么去构造map和reduce的过程。先来看看MapReduce的流程： 分布式程序有三个流程：（1）MRAppMaster （2）MapTask （3）ReduceTask 说白了就是首先申请资源，然后执行分而治之的过程，把一个大任务拆分成小的然后重新组合，再输出给HDFS 下面我给出MapReduce的执行图 （本来做了个图结果没保存md） Map 1.逻辑切片，即考虑出解决问题应当启动几个MapTask，默认情况下： 切片大小=底层文件存储的块大小（128M） eg：有两个文件a.txt，b.txt，分别装了300M,200M的东西，a将切成两个128M和一个44M大小的块，b切成两个块，所以总共用5个块，也就是5个MapTask处理 2.TextInputFormat，用来按行读数据的，对切片的数据返回<key,value>,key就是行号，value就是本行的内容...
MapReduce【mapJoin&reduceJoin】-阿里云开发者社区
ReduceJoin需求 类似于MySQL的join操作，我们希望将两张表合并为一张表，即将order.txt的pid替换为pd.txt中pid对应的pname。 order.txt pd.txt 代码 我们待会在Mapper输出之后，希望是以一个TableBean的对象的形式输出，方便在Reducer中获取它的属性。它需要重写序列化和反序列化方法，因为我们实际开发中可能会遇到跨节点的传送。 我们需要在setup预处理阶段获取到此刻的文件名称，来区分此时的文件是order.txt还是pd.txt，从而输出不同的结果。 经过Mapper处理后，输出： 当我们遍历reduce方法的参数values往list集合中添加对象时，hadoop默认会将我们的对象地址添加进去，而不是我们的实际对象，所以需要一个中间变量（TableBean类型），通过它来向list添加对象实现，并通过BeanUtils.copyProperties(tmp，value)。 MapJoin需求 ? ? ? ?
Protobuf在Hadoop RPC中的应用
💡 阻碍阅读Hadoop源码的重要一环就是Hadoop RPC，当阅读这一块代码时，往往有各种proto文件。当我们想要寻找Hadoop服务端的API实现时，可能会直接跳转到protobuf生成的代码，这里面并不是业务代码的真正实现，往往会讲阅读者思路打乱。本文会介绍并实践 Rpc Writable和Rpc protobuf，对protobuf的概念有一定了解；下一篇文章会详细介绍Hadoop RPC的实现。 1.
DataInputStream数据读取 Vs ByteBuffer数据读取的巨大性能差距
背景： 今天在查找一个序列化和反序列化相关的问题时，意外发现使用DataInputStream读取和ByteBuffer读取之间性能相差巨大，本文就来记录下这两者在读取整数类型时的性能差异，以便在平时使用的过程中引起注意 DataInputStream数据读取 Vs ByteBuffer数据读取 我们会分别使用DataInputStream和ByteBuffer读取不同长度的字节数组，分别测试读取Short,Int,Long三类整数，然后分别看一下他们的性能 性能测试代码如下： package org.example.jmh.deserialize; import static java.util.concurrent.TimeUnit.MICROSECONDS; import static org.example.jmh.deserialize.DataUtil.createByteArray; import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.DataInput; import...
Hadoop的第二个核心组件：MapReduce框架第二节_Augenstern K的博客-CSDN博客
1、客户端在执行MR程序时，客户端先根据设置的InputFormat实现类去对输入的数据文件进行切片（getSplits），如果没有设置InputFormat实现类，MR程序会使用默认的实现类（TextInputFormat–>FileInputFormat的子类）进行切片规划，生成一个切片规划文件 2、客户端的切片规划文件生成以后，客户端还会把整个MR程序的配置项（Configuration配置），会封装成为一个job.xml文件，同时还会把MR程序的代码包括job.xml文件、切片规划文件提交给资源调度器（YARN/windowsCPU）,资源调度器会先分配资源启动MRAPPMaster的进程 3、MRAPPMaster会根据切片规划的切片个数，向资源调度器申请资源启动对应个数的MapTask任务去运行Mapper阶段的计算逻辑 4、MapTask启动成功以后会根据切片规划，借助指定的InputFormat的实现类中createRecoder方法去对应的切片中读取k-v数据，然后交给map方法做处理...
hadoop学习：mapreduce入门案例二：统计学生成绩_超爱慢的博客-CSDN博客
这里相较于 wordcount，新的知识点在于学生实体类的编写以及使用 数据信息： 1.
MapReduce实现TopN的效果 - huan1993 - 博客园
最近在学习Hadoop的MapReduce，此处记录一下如何实现 TopN 的效果，以及在MapReduce中如何实现 自定义分组。 我们有一份数据，数据中存在如下3个字段，订单编号,订单项和订单项价格。 输出的数据，需求如下： 订单编号与订单编号之间需要正序输出。 输出每个订单价格最高的2个订单项。 订单编号与订单编号之间需要正序输出，那么订单编号必须要作为Key，因为只有Key才有排序操作。 输出每个订单价格最高的2个订单项： 这个输出是在reduce阶段，并且是每个订单，因此需要根据订单编号进行分组操作（前后2个key比较，相同则为一组），而分组也只有Key才有，因此就需要JavaBean（订单编号、订单项、订单项价格）来作为组合Key。 订单编号与订单编号之间需要正序输出 && 输出每个订单价格最高的2个订单项: 可以看出在Key中的排序规则为：根据订单编号升序，然后根据订单项价格倒序排序, 并且是根据订单编号来分组。 我们知道默认MapReduce中默认的分区规则是，根据key的hascode来进行分区，而 分区 下是有多个 分组，每个分组调用一次reduce方法。...
大数据 | 实验四：并行化数据挖掘算法设计
欢迎指正~ 📚实验目的 机器学习和数据挖掘算法是大数据分析处理领域的重要内容，随着数据规模的不断扩大，设计面向大数据处理的并行化机器学习和数据挖掘算法越来越有必要。通过对并行化数据挖掘算法的实现，掌握并行化处理问题的分析方法和编程思想方法，能够根据实际情况定制并行化的算法解决问题。 📚实验平台 1）操作系统：Linux； 2）Hadoop 版本：3.2.2； 3）JDK 版本：1.8； 4）Java IDE：Eclipse 3.8； 5 ) Spark 版本：3.2.1。 📚实验内容 准备数据集（戳此下载），设计一种数据挖掘算法（聚类、分类、频繁项集挖掘或其他主题）对数据集进行信息提取，要求分别使用并行化和非并行化的方式实现该算法。实验环境可选择 Hadoop 或者 Spark，程序语言可选用 Java、Python、Scala 等。 在伪分布式环境下完成并行化算法的编写和测试，并在服务器集群进行提交运行。在单机环境下完成非并行化算法的编写和测试。 自行对比并行化和非并行化实现方法的数据挖掘结果，两种结果需完全一致。 📚实验步骤 k近邻法（k-nearest...
MapReduce序列化【用户流量使用统计】_让线程再跑一会的博客-CSDN博客
目录 案例 Map阶段 Reduce阶段 Bean Coding 序列化 序列化是将对象的状态信息转化为可以存储或传输的形式的过程，通常指将对象在内存中的状态信息转换为可以被存储在外部介质上的二进制流或其他格式的数据，以便在需要时可以重新读取和还原对象的状态信息。 反序列化 反序列化则是将存储或传输的数据重新装配成对象的过程。 因为MapReduce是一个分布式计算框架，需要将数据在各个节点之间传输。而网络传输必须是二进制数据，所以不同节点之间的数据传输就需要将数据转换为二进制流进行传输，因此需要进行序列化。 序列化的主要应用场景 对象的持久化：将对象保存到磁盘或数据库中，以便在需要时可以重新读取和还原对象的状态信息。 远程方法调用（RPC）：将对象转换为可以在网络上传输的格式，以便在不同的进程或计算机之间进行远程通信。 分布式计算：将对象转换为可以在分布式计算环境中进行传输和计算的格式，以便在不同的计算节点之间进行数据传输和计算。...
大数据技术之Hadoop(十一)--网站流量日志数据分析系统_雨诺风的博客-CSDN博客
目录 http://链接: https://pan.baidu.com/s/1aNxbVjNq1z1A-oOIYy_E4Q?pwd=gjpt 提取码: gjpthttp://链接: https://pan.baidu.com/s/1aNxbVjNq1z1A-oOIYy_E4Q?pwd=gjpt 提取码: gjpt 1、分析预处理的数据 在收集的日志文件中，通常情况下，不能直接将日志文件进行数据分析，这是因为日志文件中有许多不合法的数据(比如日志数据在网络传输过程中发送数据丢失)。 在数据预处理阶段,主要目的就是对收集的原始数据进行清洗和筛选，因此使用MapReduce 技术就可以轻松实现。在实际开发中，数据预处理过程通常不会直接将不合法的数据直接删除，而是对每条数据添加标识字段，从而避免其他业务使用时丢失数据。 另外,此次数据预处理只是清洗和筛选不合法的数据信息，会读取每行日志文件数据并最终输出一条数据，不会进行其他操作，因此在使用MapReduce技术进行处理过程中，只会涉及 Map 阶段，不会涉及Reduce...
Hadoop MapReduce--实现获取最大值和最小值
例如：随着大数据的不断发展，hadoop这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习大数据，本文就如何在海量数据中获取最值提供了思路。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 1.代码设计 1.创建对象并对其序列化。对象属性有min,max 2.mapper阶段对数据进行分割处理，context写入（StuBean,Text）的数据.
Hive入门详解操作_githubcurry的博客-CSDN博客
第一章 Hive简介 1.1. Hive的简介 1.1.1 hive出现的原因 FaceBook网站每天产生海量的结构化日志数据，为了对这些数据进行管理，并且因为机器学习的需求，产生了hive这门技术，并继续发展成为一个成功的Apache项目。 1.1.2 什么是hive hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库工具(框架)，可以将结构化的数据文件映射成一张数据表，并可以使用类sql的方式来对这样的数据文件进行读，写以及管理（包括元数据）。这套HIVE SQL 简称HQL。hive的执行引擎可以是MR、spark、tez。 如果执行引擎是MapReduce的话，hive会将Hql翻译成MR进行数据的计算。 用户可以使用命令行工具或JDBC驱动程序来连接到hive。 1.1.3 为什么使用hive 因为直接使用MapReduce，需要面临以下问题: - 人员学习成本高 - 项目周期要求太短 - MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度大 1.1.4 hive的优缺点 1） hive的优点 1.学习成本低...
大数据综合项目--网站流量日志数据分析系统(详细步骤和代码)_日志分析系统报表展示_为java献身的博客-CSDN博客
提示：这里简述我使用的版本情况： ubuntu16.04 hbase1.1.5 hive1.2.1 sqoop1.4.6 flume1.7.0 项目所使用的参考文档和代码资源和部分数据 网盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1TIKHMBmEFPiOv48pxBKn2w 提取码：0830 为更好的理解项目架构，对项目使用的一些服务补充一些基本概述： Sqoop概述 什么是Sqoop Sqoop是Apache旗下的一款开源工具，2013年独立成为Apache的一个顶级开源项目 Sqoop主要用于在Hadoop和关系数据库或大型机之间传输数据，可以使用Sqoop工具将数据从关系数据库管理系统导入（import）到Hadoop分布式文件系统中，或者将Hadoop中的数据转换导出（export）到关系数据库管理系统，功能图如下 目前sqoop主要分为sqoop1和sqoop2两个版本，其中版本号为1.4.x属于sqoop1，而版本号为1.99.x的属于Sqoop2.这两个版本开发时的定位方向不同，体系结构具有很大的差异，因此它们之间互不兼容。...
实验六 MapReduce数据清洗-气象数据清洗
任务描述 本关任务：对数据按照一定规则进行清洗。 编程要求 根据提示，在右侧编辑器补充代码，对数据按照一定规则进行清洗。 数据说明如下：a.txt； 数据切分方式：一个或多个空格； 数据所在位置：/user/test/input/a.txt； 2005 01 01 16 -6 -28 10157 260 31 8 0 -9999 2005 01 01 16 -6 -28 10157 260 31 8 0 -9999 年 月 日 小时 温度 湿度 气压 风向 风速 天气情况 1h降雨量 6h降雨量 sky.txt； 数据切分方式：逗号； 数据所在位置：data/sky.txt或者/user/test/input/sky.txt。 1,积云 1 积云 天气情况 cumulus 清洗规则： 将分隔符转化为逗号； 清除不合法数据：字段长度不足，风向不在[0,360]的，风速为负的，气压为负的，天气情况不在[0,10]，湿度不在[0,100]，温度不在[-40,50]的数据； 将a.txt与sky.txt的数据以天气情况进行join操作，把天气情况变为其对应的云属；...
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