数据处理

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map方法中添加两句把key值和value值输出到控制台的代码，可以发现map方法中输入的value值存储的是文本文件中的一行（以回车符为行结束标记），而输入的key值存储的是该行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量。然后用StringTokenizer类将每一行拆分成为一个个的字段，把截取出需要的字段（本实验为买家id字段）设置为key

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map方法中添加两句把key值和value值输出到控制台的代码，可以发现map方法中输入的value值存储的是文本文件中的一行（以回车符为行结束标记），而输入的key值存储的是该行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量。然后用StringTokenizer类将每一行拆分成为一个个的字段，把截取出需要的字段（本实验为买家id字段）设置为key

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

pandas和csv使用最为频繁，保存数据集时尽量使用csv存储，而不是txt 对于训练集中的数据，content，labels，将原始的list封装成dict，直接转换为dataFrame data = pd.DataFrame({"samples":content, "labels":labels}) def generate_data(random_state = 24, is_pse_label=True): skf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=random_state) i = 0 for train_index, dev_index in skf.split(X, y): print(i, "TRAIN:", train_index, "TEST:", dev_index) DATA_DIR = "./data_StratifiedKFold_{}/data_origin_{}/".format(random_state,i) if not os.path.exists(DATA_DIR): os.makedirs(DATA_DIR) tmp_train_df = train_df.iloc[train_index] tmp_dev_df = train_df.iloc[dev

1、BigData是什么？ 大数据（Big Data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。 具体来说，比如电商网站的用户浏览行为记录、购买行为记录，社交网站的用户行为数据记录、用户关系数据，通信行业的用户通信行为记录、上网行为记录，APP应用的用户行为数据，交通部门的海量探测数据、路况监控数据，政府部门的民生数据，舆情数据等，由于用户基数大，因而形成的数据动辄日增数百T甚至P级别数据，这些都是真实、物化、具体的大数据。 IDC(International Data Corporation) 描述了大数据的四大特征，俗称4V(volumes、velocity、variety、value) ，4V也被广泛认可为大数据的最基本内涵。 2、什么是大数据技术？ 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

介绍Spark SQL的JSON支持，这是我们在Databricks中开发的一个功能，可以在Spark中更容易查询和创建JSON数据。随着网络和移动应用程序的普及，JSON已经成为Web服务API以及长期存储的常用的交换格式。使用现有的工具，用户通常会使用复杂的管道来在分析系统中读取和写入JSON数据集。在Apache Spark 1.1中发布Spark SQL的JSON支持，在Apache Spark 1.2中增强，极大地简化了使用JSON数据的端到端体验。 现有做法 实际上，用户经常面临使用现代分析系统处理JSON数据的困难。要将数据集写入JSON格式，用户首先需要编写逻辑将其数据转换为JSON。要阅读和查询JSON数据集，通常的做法是使用ETL流水线将JSON记录转换为预定义的结构。在这种情况下，用户必须等待该进程完成才能使用其数据。对于写作和阅读，定义和维护模式定义通常会使ETL任务更加繁重，并消除了半结构化JSON格式的许多优点。如果用户想要使用新的数据，则他们在创建外部表时必须费力定义模式，然后使用自定义的JSON序列化/反序列化库，或者使用JSON UDF的组合来查询数据。 例如，考虑具有以下JSON模式的数据集： {"name":"Yin", "address":{"city":"Columbus","state":"Ohio"}} {"name":"Michael

1.1.1. Application/App：Spark应用程序 指的是用户编写的Spark应用程序/代码，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。 Spark应用程序，由一个或多个作业JOB组成(因为代码中可能会调用多次Action)，如下图所示: 1.1.2. Driver：驱动程序 Spark中的Driver即运行上述Application的Main()函数并且创建SparkContext，其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。 在Spark中由SparkContext负责和ClusterManager通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等; 当Executor部分运行完毕后，Driver负责将SparkContext关闭。 通常SparkContext代表Driver，如下图所示: 1.1.3. Cluster Manager：资源管理器 指的是在集群上获取资源的外部服务，常用的有： Standalone，Spark原生的资源管理器，由Master负责资源的分配; Haddop Yarn，由Yarn中的ResourcesManager负责资源的分配; Messos，由Messos中的Messos Master负责资源管理， 如下图所示: 1.1.4. Worker：计算节点

大数据开发总体架构： Hadoop是大数据开发所使用的一个核心框架。使用Hadoop可以方便的管理分布式集群，将海量数据分布式的存储在集群中，并使用分布式并行程序来处理这些数据。 Hadoop由许多子系统组成，如下图： Hadoop1.x与2.x的对比： YARN：管理集群资源（内存、CPU） 来源： https://www.cnblogs.com/dreamboy/p/12512702.html

大数据基础 定义 大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。 大数据的意义不在于数量，在于挖掘数据的价值，探究海量数据间的相关性 基本特征 容量（Volume） ：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息 种类（Variety） ：数据类型的多样性 速度（Velocity） ：获得数据的速度 可变性（Variability） ：妨碍处理和有效管理数据的过程 真实性（Veracity） ：数据的质量 复杂性（Complexity） ：数据量巨大，来源多渠道 价值（Value） ：合理运用大数据，以低成本创造高价值 Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，是一个开源框架，允许使用简单的编程模型在跨计算机集群的分布式环境中存储和处理大数据。 它的设计是从单个服务器扩展到千数个机器，每个提供本地计算和存储。 Hadoop框架实现分布式最核心的设计： HDFS 和 MapReduce 其中HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算。以及在Hadoop2.x内，YARN框架实现了分布式资源调度。 Hadoop 1.0到Hadoop 2.0架构的变化图如下

1、嵌入式设备及消费类电子产品 无线手持设备、智能卡、医疗设备、通信终端、信息家电（如数字电视、电冰箱、机顶盒）、汽车电子设备等是比较热门的Java应用领域，这方面的应用例子有中国联通CDMA1X网络中基于Java技术的无线数据增值服务——UniJa。 2、web开发领域 Java语言一直在Web开发领域有较为广泛的应用，凭借稳定的性能表现和较好的扩展性，Java语言一直是大型互联网平台的重要解决方案。除此之外，广大的企业ERP系统也可以采用Java语言实现，这是一个比较大的开发市场。 主要使用JAVAEE，最典型的例子就是电子商务交易平台阿里巴巴以及淘宝； 3、大数据技术 Hadoop以及其他大数据处理技术都是用Java或者其他，例如Apache的基于Java 的 HBase和Accumulo以及ElasticSearchas。 但是Java在此领域并未占太大空间，但只要Hadoop和ElasticSearchas能够成长壮大，Java 依旧还有潜力去在这个市场占据一部分。 4、游戏开发 很多手机游戏都是用JAVA开发的。 5、科学应用 现在Java经常是科学应用的默认选择，包括了自然语言处理。这最主要的原因是因为Java比起C++或者其他语言有更加的安全，可移植，可维护，而且Java有着更好的高级并发工具。 来源： 51CTO 作者： 关于刷的话题 链接： https:/