; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job...分析上图：我们不可能那把每个平均值拿出来除以个数吧，这样做是错误的。 2）解决 ? ? 上图分析：我们可以把温度和个数组合起来，自定义一个数据类型（AV）。 ? ...; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable; import org.apache.hadoop.io.IntWritable...; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job...; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job
第7章 MapReduce进阶 原文地址：http://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/73441493 7.4 自定义Key类型 Hadoop提供了多种基本的...7.4.1 问题描述 针对NCDC提供的气象数据，求2016年和2017年每个月份最高温度。...setHot(double hot) { this.hot = hot; } } 自定义Partitioner package cn.hadron.mr.ncdc; import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable...; import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job...("HADOOP_USER_NAME", "root"); // Configuration类包含了Hadoop的配置 Configuration config = new
以下是一个示例的Mapper类代码： import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import...以下是一个示例的Reducer类代码： import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import...以下是一个示例的主类代码： import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text...0 : 1); } } 在上述代码中，我们创建了一个新的MapReduce作业，并设置了作业的名称和主类。...运行该MapReduce作业后，输出文件中将包含每个URL和对应的访问次数。
下面是一个使用MultipleInputs类处理多个输入文件的示例代码： import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable...; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat...0 : 1); } } 在上述代码中，我们首先创建了一个新的MapReduce作业，并设置了作业的名称和主类。...最后，我们设置了输出文件路径，并提交作业并等待完成。...下面是Mapper1类和Mapper2类的示例代码： import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text
org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable...预期出现的结果： ?...WordCountDriver /** * WordCount作业调度的驱动程序 * */ public class WordCountDriver { public static void main(...; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text...从上面的分析我们可以得出预期的结果为： ali,bob 2 ali,jim 1 ali,joe 2 ali,jon 1 ali,kia 3 bob
org.apache.hadoop.io.LongWritable; 8 import org.apache.hadoop.io.Text; 9 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job...; 12 13 14 /*** 15 * 1:用来描述一个特定的作业 16 * 比如,该作业使用哪个类作为逻辑处理中的map,那个作为reduce 17 * 2:还可以指定该作业要处理的数据所在的路径...org.apache.hadoop.io.LongWritable; 8 import org.apache.hadoop.io.Text; 9 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job...; 12 13 14 /*** 15 * 1:用来描述一个特定的作业 16 * 比如,该作业使用哪个类作为逻辑处理中的map,那个作为reduce 17 * 2:还可以指定该作业要处理的数据所在的路径...然后直接运行出现下面的错误： log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory
说一下需求，有一张销售统计表，记录每个销售员每天的销售情况，现在要统计出某一月的每个销售员的销售情况并且按照销售额从高往低排序(hadoop默认是升序)。...，放在根据经下的groupcount-in文件夹下。...我们首先要取出所有五月份的数据，然后再对每一天的数据进行操作，取出每个人的销售额，最后排序。那么具体到程序上，map的任务就是取出五月份的的数据，reduce就是进行统计。好了，下面开始编写。...; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable; import org.apache.hadoop.io.IntWritable...; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable
MapReduce1.x原理图.png 解析： 2.1 JobTracker:JT 作业的管理者 将作业分解成一堆的任务：Task(MapTask和ReduceTask) 将任务分派给TaskTrance...运行 将任务分派给TaskTracker运行 作业的监控，容错处理（task作业挂了，重启task机制) 在一定时间间隔内，JT没有收到TT的心跳信息，TT可能是挂了，TT上运行的任务会被指派到其他的TT...自己开发的Map任务交由该Task出来，解析每条记录的数据，交给自己的map方法处理将map的输出结果写到本地磁盘（有些作业只有map没有reduce 2.4 ReduceTask 将Map Task...; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text...LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { //接收到的每一行数据
复杂的MapReduce处理中，往往需要将复杂的处理过程，分解成多个简单的Job来执行，第1个Job的输出做为第2个Job的输入，相互之间有一定依赖关系。...; 2 3 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 4 import org.apache.hadoop.fs.Path; 5 import...org.apache.hadoop.io.DoubleWritable; 6 import org.apache.hadoop.io.LongWritable; 7 import org.apache.hadoop.io.Text...; 8 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; 9 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 10 import...org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; 11 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat
; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable...; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text...Text, DoubleWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException { //获取当前遍历的value...job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class); //默认即可，若需要进行效率调优使用此代码自定义分片 //设置要分片的calss...（假如打包的jar放在hadoop根目录下的mylib，jar名称为groutcount）： bin/hadoop jar mylib/groupcount.jar gruopcount.OrderGroupCount
二、作业初始化 （1）步骤 5a 和 5b：当资源管理器（ResourceManager）接收到 submitApplication() 方法的调用，它把请求递交给 YARN 调度器。...Mapper 阶段代码如下： package com.chengzw.mr; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text...Reduce 阶段接收到数据键是单词，值是一个可迭代的对象，是相同单词对应的次数（每个都是 1），只需要把这些 1 累加起来，就可以得到单词出现的总数了。...; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job...package com.chengzw.order; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text
在当前的任务下，就是对文本进行分词统计即可，代码如下：import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable...0 : 1); }}我们准备一个txt文本，用我们的作业简单测试下效果，如下：运行计数作业后，输出结果如下：可以看到，我们这个简单的MapReduce任务就实现了。...;import org.apache.commons.csv.CSVRecord;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable...;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper...它会导致某些Reducer接收到的数据远多于其他Reducer，进而导致整个作业的执行时间拖长。
程序代码 ❝Mapper端 ❞ import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import...; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer...; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable...java.lang.Exception: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.io.LongWritable cannot be cast...不能转换成IntWritable的错误 ❝关于第二个错误：Mapper端执行时，key的默认输入是LongWritable类型，把LongWritable类型强行转换成Text类型自然就Error了。
大多数人通常使用通过静态 main 方法执行驱动程序代码创建他们的 MapReduce 作业。这种实现的缺点是大多数特定的配置（如果有的话）通常都是硬编码的(例如：设置Reducer的个数)。...Hadoop配置 通过实现 Tool 接口并扩展 Configured 类，你可以通过 GenericOptionsParser 轻松的在命令行界面设置 hadoop 配置对象。...; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable...; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable...GenericOptionParser 可以把通用 Tools 选项与实际作业的参数分开。
–nodemanager => 是单个节点的资源管理，执行来自resourcemanager的具体任务和命令 3、启动hadoop报如下错误，该如何解决？...–1.error org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode –找不到主类，应该是配置文件的hadoop的安装位置配置错误，对hadoop-env.sh...与Hadoop默认调度器维护一个作业队列不同，这个特性让小作业在合理的时间内完成的同时又不”饿”到消耗较长时间的大作业。...; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text...暂时写到这 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/148283.html原文链接：https://javaforall.cn
MapReduce的输入和输出数据格式有哪些？请举例说明。 MapReduce的输入和输出数据格式在Hadoop中通常使用键值对（key-value pair）的形式表示。...Hadoop提供了多种输入和输出数据格式，下面将介绍几种常用的格式，并给出相应的代码示例。 TextInputFormat和TextOutputFormat：这是Hadoop中最常用的输入和输出格式。...下面是一个使用TextInputFormat和TextOutputFormat的示例代码： import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable...{ public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建一个新的MapReduce作业...0 : 1); } } 在上述代码中，我们创建了一个新的MapReduce作业，并设置了作业的名称和主类。
1.文档编写目的 ---- 在前面文章Fayson讲过《如何跨平台在本地开发环境提交MapReduce作业到CDH集群》，那对于部分用户来说，需要将打包好的jar包在CDH集群运行，可以使用hadoop...或java命令向集群提交MR作业，本篇文章基于前面的文章讲述如何将打包好的MapReduce，使用hadoop命令向CDH提交作业。...CDH集群的xml配置的，因为使用hadoop命令提交时会加载集群的配置信息（如hdfs-site.xml/yarn-site.xlm/core-sitem.xml等）。...; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job...] 6.总结 ---- 这里有几点需要注意，我们在本地环境开发MapReduce作业的时候，需要加载集群的xml配置，将打包好的MR jar包提交到集群使用hadoop命令运行时，代码里面的Configuration
记录的访问日志以及其他相关的日志 用户行为日志大致内容： 访问时间 访问者所使用的客户端（UserAgent） 访问者的IP地址 访问者账号 某个页面的停留时间 访问的时间与地点 跳转的链接地址（referer...; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text...LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { // 接收到的每一行日志信息...} } return slashMatcher.start(); } /** * 定义Driver：封装了MapReduce作业的所有信息...(LogApp.class); // 设置作业处理的输入路径 FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]))
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