1. 介绍
MapReduce是google发明的一种编程模型。在这种编程模型下，用户通过定义一个map函数和一个reduce函数来解决问题。map函数对用户输入的键/值对（key/value pair）进行处理（处理时可能只有值这一项有用），生成一系列新的键/值对作为中间结果；系统（
MapReduce的实现）对map函数生
实验-在电影库中查找演员合作次数最多的演员及其合作作品【实验要求】-（1）结合本门课程学过的知识，编写程序（Java程序/MapReduce）对’Film.json’内容进行筛选，筛选出只包含你的演员演过的电影，并转换为 csv 格式。-（2）把转换后csv文件导入 Hive，使用 SQL 查询和我的演员合作次数最多的前5位演员及其合作最高分的作品（如果同分则优先列出年份较近的，例如2000年上映
小编就为大家解答下mapreduce和storm这两者之间的区别，它们做数据处理过程的差异！ 首先，先来说下storm是典型的流计算系统，mapreduce是典型的批处理系统。 下面，我们把整个数据处理流程分三个阶段来说： 1)数据采集阶段 目前典型的处理处理策略：数据的产生系统一般出自页面打点和解析DB的log，流计算将数据采集中消息队列(比如kafak
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
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
在实际应用中，我们经常需要从数据库中导出大量数据到CSV文件。如果数据量很大，一次性加载所有数据可能会导致内存溢出或者性能问题。为了解决这个问题，我们可以使用流式查询的方式逐行读取数据库，并将数据写入CSV文件，从而减少内存占用并提高性能。本文将介绍如何使用Java实现这一功能，并给出详细的代码示例。准备工作在开始之前，我们需要做一些准备工作：确保你已经设置好了Java开发环境，并且具备基本的Ja
最近再准备着面试，就回顾了一下mr程序内部处理数据的流程。顺便总结一下有写的不合理的地方，请大家多多包涵，并帮我指出（以读取文本文件为例，前两步不同的实现类所拿到的数据结构不同）1、程序被提交后mrappmaster会给它们分配任务,告知mapTask所要处理的文件切片2、mapTask程序开始运行，mapTask会通过调用TextInputFormat这个类的createRecordReader
public FileResult ExportExcel() { var sbHtml = new StringBuilder(); sbHtml.Append("<table border='1' cellspacing='0' cellpadding='0'>"); sbHtml.Append("&l
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2016-03-17 09:44:00
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后台管理项目中经常使用文件导入导出，故封装了一个通用table的导出组件的实现 思路 使用 Dropdown 控件选择导出类型 触发导出tableColumns: [
{
title: '序号',
key: 'Ordinal',
align: 'center'
},
{
把MySQL数据导出为CSV格式，实现快速的导入导出，分为本地和远程两种方式 MySQL自带的数据导出的命令（本地导出） 导出：select * from tableA into outfile '/tmp/aa.csv' fields terminated by ',' opt
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
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）
前面4篇文章介绍了如何编写一个简单的日志提取程序，读取HDFS share/logs目录下的所有csv日志文件，然后提取数据后，最终输出到share/output目录下。本篇停留一下，梳理一下主要过程，然后提出新的改进目标。首先声明一下，所有的代码都是maven工程的，没有使用任何IDE。 这是我一贯的编程风格，用Emacs + JDEE开发。需要使用IDE的只需要学习如何在IDE中使
Hello，大家好，今天跟大家分享下我们如何快速的汇总多个csv文件，这个也是之前一个粉丝问道的问题，前几天忙没时间写，今天就跟大家分享下Csv文件常见于我们从系统中导出的文件，或者是下载的一些网页的数据，因为是从系统中导出的文件，他们的格式都是一摸一样的，汇总多个csv文件与合并多个excel工作薄十分类似，下面就让我们来看下他是如何操作的一、导入数据首先我们需要将所有的csv文件都放在一个文件
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2023-07-26 23:33:31
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首先要注意的是，select into outfile只能将文件转储到mysql服务所在的服务器上，不能存到客户机上。要存到客户机上，就直接查出来，然后把结果>到文件。sudo mysql -h[host] -u[user] -p[password] db -e "[query]" > outfile配置文件修改默认只能导出到/var/lib/mysql-files/目录下，修改配置文
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2023-08-10 10:42:53
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poi导出excel最常用的是第一种方式HSSFWorkbook，不过这种方式数据量大的话会产生内存溢出问题，SXSSFWorkbook是一种大数据量导出格式，csv是另一种excel导出的一种轻快的实现。先介绍一下这三种格式的特点1 HSSFWorkbook excel文件底层是txt实现，我们经常见到的excel都是这种实现的。2 SXSSFWorkbook&n
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2023-12-11 14:42:27
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这篇文章我之前是拜读过的，今天闲来没事，就想拿来当做MapReduce的练习。MapReduce这把刀太大，刀大了问题就抵不住这刀锋了，事实上一开始我想着，这么多些题目，当是要花不少功夫的，但当我做完一题继续看下面的题目的时候，才发现这些题目在MapReduce模型下显得大同小异了，看来拿大刀的人是不管砍的是木头还是人头的，而是直接抽象成柱形物然后抡起刀一刀就下去了。 直入主题：&nb
1、to_csv()pandas.DataFrame/Series.to_csv
(
path_or_buf = None,
sep = ', ',
na_rep = '',
float_format = None,
columns = None,
header = True,
index = True,
index_label = None,
mode = 'w',
encoding = Non
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2023-08-16 08:47:15
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基本的软件使用，我们简单一点，附图来讲，详细地方不懂的可以自行百度。使用Jmeter 批量导入数据，之后批量导出数据到csv文件，可以帮助我们更好的整理数据，在工作中比较常用。大致过程可以分三步：1. 导入csv文件；2. 变量引用; 3. 批量导出csv文件 1. 导入csv文件：point1：建议使用notpad, sublime等编辑器来编辑保存源文件(.csv文件)，可以避免很多
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2023-07-05 23:36:53
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需求： 需要导出hr_users 表中的部分字段的数据，以前是用PHP写脚本，然后导出CSV文件。 在MySQL中，它自己就能导出CSV文件 ，只不过是有如下几个问题需要大家解决。 1. 生成文件不成功，没有读写权限 2.导出数据为中文乱码 3.数据没有格式化，阅读不方便解决方案：如果使用 select ... into o
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2023-06-17 19:56:59
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