mapreduce实例

【Hadoop】MapReduce练习:多job关联实现倒排索引

。_饼干妹妹 提交于 2019-12-05 06:22:30
概述 倒排索引 (英语:Inverted index),也常被称为反向索引、置入档案或反向档案,是一种索引方法,被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。它是文档检索系统中最常用的数据结构。通过倒排索引,可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引主要由两个部分组成:“单词词典”和“倒排文件”。 倒排索引有两种不同的反向索引形式:   一条记录的水平反向索引(或者反向档案索引)包含每个引用单词的文档的列表。   一个单词的水平反向索引(或者完全反向索引)又包含每个单词在一个文档中的位置。   后者的形式提供了更多的兼容性(比如短语搜索),但是需要更多的时间和空间来创建。 现代搜索引擎的索引都是基于倒排索引。相比“签名文件”、“后缀树”等索引结构, “倒排索引” 是实现单词到文档映射关系的最佳实现方式和最有效的索引结构。 多Job串联 :第一个job产生的输出结果,是第二个job的输入,第二个job执行的前提是获得第一个job的输出结果,第二个job依赖于第一个job,二者是串行执行关系。job1----->job2----->jobn 示例 需求:有大量的文本(文档、网页),需要建立搜索索引。 示例:有a.txt,b.txt,c.txt三个文件,每个文件分别对应一些关键词; a.txt如下: map reduce MapReduce index

MapReduce V1:Job提交流程之JobClient端分析

烂漫一生 提交于 2019-12-05 05:19:38
我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。 MapReduce V1实现中,主要存在3个主要的分布式进程(角色):JobClient、JobTracker和TaskTracker,我们主要是以这三个角色的实际处理活动为主线,并结合源码,分析实际处理流程。下图是《Hadoop权威指南》一书给出的MapReduce V1处理Job的抽象流程图: 如上图,我们展开阴影部分的处理逻辑,详细分析Job提交在JobClient端的具体流程。 在编写好MapReduce程序以后,需要将Job提交给JobTracker,那么我们就需要了解在提交Job的过程中,在JobClient端都做了哪些工作,或者说执行了哪些处理。在JobClient端提交Job的处理流程,如下图所示: 上图所描述的Job的提交流程,说明如下所示: 在MR程序中创建一个Job实例,设置Job状态 创建一个JobClient实例,准备将创建的Job实例提交到JobTracker 在创建JobClient的过程中,首先必须保证建立到JobTracker的RPC连接 基于JobSubmissionProtocol协议远程调用JobTracker获取一个新的Job ID 根据MR程序中配置的Job,在HDFS上创建Job相关目录,并将配置的tmpfiles、tmpjars、tmparchives

大数据开发参考资料

江枫思渺然 提交于 2019-12-05 01:48:17
参考链接出处: https://www.cnblogs.com/Thomas-blog/p/9728179.html 相关PDF电子版: 链接: https://pan.baidu.com/s/1X_e4koNHs43tdUsF0Kd0Bg 提取码:7a3l 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 一、大数据开发工程师技能图 必须掌握的技能11条 Java高级(虚拟机、并发) Linux 基本操作 Hadoop(HDFS+MapReduce+Yarn ) HBase(JavaAPI操作+Phoenix ) Hive(Hql基本操作和原理理解) Kafka Storm/JStorm Scala Python Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等) 高阶技能6条 机器学习算法以及mahout库加MLlib R语言 Lambda 架构 Kappa架构 Kylin Alluxio 二、参考资料 1)Java 高级学习(《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》)—30小时 2)Zookeeper学习(可以参照这篇博客进行学习: http://www.cnblogs.com/wuxl360/p/5817471.html ) Zookeeper分布式协调服务介绍。

Mapreduce实例--去重

∥☆過路亽.° 提交于 2019-12-04 21:27:16
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MapReduce流程中,map的输出<key,value>经过shuffle过程聚集成<key,value-list>后交给reduce。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(可以设置为空)。当reduce接收到一个<key,value-list>时就直接将输入的key复制到输出的key中,并将value设置成空值,然后输出<key,value>。 MaprReduce去重流程如下图所示: 操作环境 Centos 7  #搭建有Hadoop集群 jdk1.8 hadoop 3.2.0 IDEA 2019 操作任务: 现有含有三个元素的数据集,它们通过"\t"分割,下面截取部分数据仅供参考 用户id 商品id 收藏日期 10181 1000481 2010-04-04 16:54:31 20001 1001597 2010-04-07 15:07:52 20001 1001560

Hadoop 环境设置(转)

删除回忆录丶 提交于 2019-12-04 20:44:26
Hadoop 环境设置 Hadoop由GNU / Linux平台及其版本支持。因此,我们必须安装一个Linux操作系统来设置Hadoop环境。如果您有除Linux以外的操作系统,您可以在其中安装Virtualbox软件,并在Virtualbox内部安装Linux。 安装前设置 在将Hadoop安装到Linux环境之前,我们需要使用ssh(Secure Shell)来设置Linux。按照以下步骤设置Linux环境。 创建用户 在开始时,建议为Hadoop创建一个单独的用户,以便将Hadoop文件系统与Unix文件系统隔离。按照以下步骤创建用户: 使用命令“su”打开根。 使用命令“useradd username”从root帐户创建用户。 现在您可以使用命令“su username”打开现有的用户帐户。 打开Linux终端并键入以下命令以创建用户。 $ su password: # useradd hadoop # passwd hadoop New passwd: Retype new passwd SSH设置和密钥生成 需要SSH设置在集群上执行不同的操作,如启动,停止,分布式守护程序shell操作。要对Hadoop的不同用户进行身份验证,需要为Hadoop用户提供公钥/私钥对,并与不同的用户共享。 以下命令用于使用SSH生成键值对。将公共密钥表单id_rsa

Mapreduce实例--求平均值

寵の児 提交于 2019-12-04 17:53:43
求平均数是MapReduce比较常见的算法,求平均数的算法也比较简单,一种思路是Map端读取数据,在数据输入到Reduce之前先经过shuffle,将map函数输出的key值相同的所有的value值形成一个集合value-list,然后将输入到Reduce端,Reduce端汇总并且统计记录数,然后作商即可。具体原理如下图所示: 操作环境: Centos 7 jdk 1.8 hadoop-3.2.0 IDEA2019 实现内容: 将自定义的电商关于商品点击情况的数据文件,包含两个字段(商品分类,商品点击次数),用"\t"分割,类似如下: 商品分类 商品点击次数 52127 5 52120 93 52092 93 52132 38 52006 462 52109 28 52109 43 52132 0 52132 34 52132 9 52132 30 52132 45 52132 24 52009 2615 52132 25 52090 13 52132 6 52136 0 52090 10 52024 347 使用mapreduce统计出每类商品的平均点击次数 商品分类 商品平均点击次数 52006 462 52009 2615 52024 347 52090 11 52092 93 52109 35 52120 93 52127 5 52132 23 52136 0 一

MapReduce清洗数据进行可视化

感情迁移 提交于 2019-12-04 16:28:41
继上篇第一阶段清洗数据并导入hive 本篇是剩下的两阶段 2 、数据处理: ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 (video/article) ·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 (ip) ·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 (traffic) 3、数据可视化:将统计结果倒入MySql数据库中,通过图形化展示的方式展现出来。 2、 ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 (video/article) package mapreduce; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context;

MapReduce过程源码分析

随声附和 提交于 2019-12-04 12:23:46
MapReduce过程源码分析 Mapper 首先mapper完成映射,将word映射成(word,1)的形式。 MapReduce进程,Map阶段也叫MapTask,在MapTask中会通过run()方法来调用我们用户重写的mapper() 方法, 分布式的运算程序往往需要分成至少两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。 第一个阶段,即Map阶段的maptask并发实例,完全并行独立运行,互不相干,如Map将要处理的多个文件的每个文件分成3份,分别放在集群中的各个数据节点,Map阶段中由maptask进程来处理已经存进来的文件,一行一行地去读数据,按空格切分行内单词,切分完毕之后,将单词统计出来以hashmap存储,其中以单词为key,以1作为单词的value。等到分配给自己的数据片全部读完之后,将这个hashmap按照首个字母的范围分成2个hashmap(分区排序),两个hashmap分别为:HashMap(a-p)和HashMap(q-z)。 第二个阶段的reduce task并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有maptask的并发实例的输出。 reduce task 分别统计a-p开头的单词和q-z开头的单词,然后输出结果到文件。 注意:MapReduce编程模型只能包含一个map阶段和一个reduce阶段,如果用户的业务逻辑非常复杂

实验6:Mapreduce实例——WordCount

杀马特。学长 韩版系。学妹 提交于 2019-12-03 01:49:08
实验 6 : Mapreduce 实例—— WordCount 实验说明: 1、 本次实验是第六次上机,属于验证性实验。实验报告上交截止日期为 2018 年 11 月 16 日上午 12 点之前。 2、 实验报告命名为:信 1605-1 班学号姓名实验六 .doc 。 实验目的 1. 准确理解 Mapreduce 的设计原理 2. 熟练掌握 WordCount 程序代码编写 3. 学会自己编写 WordCount 程序进行词频统计 实验原理 MapReduce 采用的是 “ 分而治之 ” 的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个从节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果。简单来说, MapReduce 就是 ” 任务的分解与结果的汇总 “ 。 1.MapReduce 的工作原理 在分布式计算中, MapReduce 框架负责处理了并行编程里分布式存储、工作调度,负载均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题,现在我们把处理过程高度抽象为 Map 与 Reduce 两个部分来进行阐述,其中 Map 部分负责把任务分解成多个子任务, Reduce 部分负责把分解后多个子任务的处理结果汇总起来,具体设计思路如下。 ( 1 ) Map 过程需要继承 org.apache.hadoop.mapreduce 包中 Mapper 类,并重写其 map 方法。通过在

MapReduce实例:编写MapReduce程序,统计每个买家收藏商品数量

爱⌒轻易说出口 提交于 2019-12-03 00:14:44
现有某电商网站用户对商品的收藏数据,记录了用户收藏的商品 id 以及收藏日期,名为 buyer_favorite1 。 buyer_favorite1 包含:买家 id ,商品 id ,收藏日期这三个字段,数据以 “\t” 分割,样本数据及格式如下: 买家 id 商品 id 收藏日期 10181 1000481 2010-04-04 16:54:31 20001 1001597 2010-04-07 15:07:52 20001 1001560 2010-04-07 15:08:27 20042 1001368 2010-04-08 08:20:30 20067 1002061 2010-04-08 16:45:33 20056 1003289 2010-04-12 10:50:55 20056 1003290 2010-04-12 11:57:35 20056 1003292 2010-04-12 12:05:29 20054 1002420 2010-04-14 15:24:12 20055 1001679 2010-04-14 19:46:04 20054 1010675 2010-04-14 15:23:53 20054 1002429 2010-04-14 17:52:45 20076 1002427 2010-04-14 19:35:39 20054 1003326