海量数据处理（1）：MapReduce海量数据处理，就是基于海量数据的存储、删除、搜索等操作。由于数据量太大，导致要么无法在短时间内迅速处理，要么无法一次性装入内存。针对面试过程中的问题，主要有以下解决步骤针对时间，可以采用更加迅速的数据结构和算法，比如BloomFilter、Hash、堆、Bitmap等针对空间，无非就是大而化小，分而治之。算法方面：外排序算法（External Sorting）
在进行Mapreduce的计算中，经常有需要按照自己的要求输入输出各种格式的需求。因此在这里，我简单将我了解的关于Mapreduce中自定义输入输出格式的认识分享给大家。首先，我们从输出格式开始说，这个比较简单。Mapreduce的输出格式的主要切入点是最后的context.write（key，value）方法。需要定义自己的输出格式，就必须改下这个write方法，让他按照我们自己的要求输出。通过
学了一段时间的hadoop了，一直没有什么正经练手的机会，今天老师给了一个课堂测试来进行练手，正好试一下。 项目已上传至github：https://github.com/yandashan/MapReduce_Count1 Result文件数据说明：Ip：106.39.41.166,（城市）Date：10/Nov/2016:00:01:02
bean对象因为在划分子轨迹中，主要使用的字段是mmsi号、位置、速度、时间，以及划分的特征点、子轨迹段，所以只需要这几个属性即可，重写toString方法，重写序列化和反序列化方法// bean类
class SubTrajectorBean implements Writable{
private String MMSI;
private Double Lat_d;
private Do
MapReduce处理csvcsv是由逗号“，”来分割的文件，在编写Mapper类的时候需要以“，”分割成一个个的数据查看一下csv数据以上是为了测试做的数据，要处理的结果就是经过mapreduce再原封不动的出来，因为是测试，所以内容不做任何处理需求分析因为MapReduce的输入和输出都是k，v键值对的形式，所以考虑将输出v封装成一个对象，对象属性按照csv文件进行设置注意：因为封装为了对象使
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2023-09-24 18:20:30
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1、InputFormatInputFormat是mapreduce当中用于处理数据输入的一个组件，是最顶级的一个抽象父类，主要用于解决各个地方的数据源的数据输入问题。其中InputFormat的UML类图可以通过idea进行查看。2、FileInputFormat常用类FileInputFormat类也是InputFormat的一个子类，如果需要操作hdfs上面的文件，基本上都是通过FileIn
例子：首先Map阶段读取hbase上的data表数据。接着reduce把结果写会hbase的online_product表1 HBaseTableDemo类：package com.beifeng.hbase;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.
MapReduce Join
对两份数据data1和data2进行关键词连接是一个很通用的问题，如果数据量比较小，可以在内存中完成连接。
如果数据量比较大，在内存进行连接操会发生OOM。mapreduce join可以用来解决大数据的连接。
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2023-06-20 07:49:02
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1、使用第三方jar包：javacsv.jar下载地址：https://sourceforge.net/projects/javacsv/API地址：http://javacsv.sourceforge.net/2、写一个读的类import java.io.*;
import com.csvreader.CsvReader;
public class fenlie {
public voi
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2023-06-16 18:58:46
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写入：with open(qa_csv_path, "w") as csv_file:
# 设定写入模式
csv_write = csv.writer(csv_file, dialect='excel')
for l in write_list:
csv_write.writerow(l)
读取：with open(data_dir, "r") as f:
csv
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2023-05-23 22:43:58
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这篇文章主要介绍了python3读取csv文件任意行列代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下读取每一行reader = csv.reader(f) 此时reader返回的值是csv文件中每行的列表，将每行读取的值作为列表返回 如何往csv格式文件写入数据1.write()函数写入文本文件的也是字符串类型。2.在’w’和
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2023-08-30 18:15:17
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/** * @author BNTang * @description 读取 CSV 文件 */ public void getForecastReportReadCsvFile(InputStream inputStream) { List<String[]> content = new Link
原创
2021-01-09 21:02:00
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<!--
csv--> <dependency> <groupId>net.sourceforge.javacsv</groupId> <artifactId>javacsv</artifactId> <version>2.0</version> </dependency> Map<String, C
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2020-04-15 23:30:00
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一、实验目的：1. 理解MapReduce的工作机制； 2. 掌握基本的MapReduce编程方法 3. 重点理解map过程，shuffle过程和reduce过程二、实验环境：Hadoop+Eclipse+JDK三、实验内容和要求：1.编程实现文件合并和去重操作对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。下面是
MapReduce是什么首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件：HDFS：分布式存储系统MapReduce：分布式计算系统YARN：hadoop 的资源调度系统Common：以上三大组件的底层支撑组件，主要提供基础工具包和 RPC 框架等MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于 Hadoop 的数据分析应用” 的核心框架MapReduce 核心功能是将用户编写的
Spark读取文本文件时，面对繁多的文件格式，是一件很让人头疼的事情，幸好databricks提供了丰富的api来进行解析，我们只需要引入相应的依赖包，使用Spark SqlContext来进行读取和解析，即可得到格式化好的数据。
下面我们讲述spark从hdfs读写解析常见的几种文本文件的方式。
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2023-07-17 20:47:31
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本文来介绍用Python读取csv文件。什么是csv（Comma-Separated Values），也叫逗号分割值，如果你安装了excel，默认会用excel打开csv文件。1. 我们先制作一个csv文件，example.csv2. 看看如何用Python来读取这个文件import csv
with open(r'C:\
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2017-05-06 21:05:01
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JAVA读取CSV文件内容package test;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.ArrayList;
impor
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2023-05-23 09:18:33
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1 背景 实际工作中，很多数据都存在csv文件中,使用 java语言开发的时候，有的时候需要读取文件，或者将csv文件导入到数据库中。commons-csv作为三方类库，简化了读取操作2 应用 2.1 引入pom 文章使用1.9.0版本<dependency> <groupId>org.apache.commons</g
原创
2021-11-29 11:44:46
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Python OpenCV聚焦Python和OpenCV的图像处理，3D场景重建，对象检测和跟踪准备可以免费获得GTSRB数据集。构思App为了获得这样的多类分类器（可以区分数据集中的40多个不同符号），我们需要执行以下步骤：预处理数据集：我们需要一种加载数据集，提取感兴趣区域并将数据拆分为适当的训练和测试集的方法。提取功能：原始像素值可能不是数据的最有用信息表示。 我们需要一种从数据中提取有意义
