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）
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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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
当我们在用python处理机器学习的问题时，往往需要先读取数据，这些数据通常都是文件，我今天遇到的是CSV文件，是在kaggle竞赛数据集下载的（比如手写数字识别，以及我在博客中用到的泰坦尼克数据都是CSV文件）。 数据下载地址：数据下载 接下来，我介绍两种方法读取文件数据。 第一种：直接用open函数打开文件。程序如下：import csv
import numpy as np
with
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2023-10-09 17:10:30
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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
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
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
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
文章目录numpy.loadtxt()方法简单读取字符串处理-str参数跳过首行 - skiprow = 1读取特定列 - usecols参数numpy切片更多读取方法 numpy.loadtxt()方法先来看一下示例CSV数据： X,Y,NAME,CLASS,AQI 120.7512427,30.75084798,嘉兴市,0XFF83,24 120.0830671,30.89524644,湖州
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2023-12-14 20:11:46
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这次来聊聊Hadoop中使用广泛的分布式计算方案——MapReduce。MapReduce是一种编程模型，还是一个分布式计算框架。MapReduce作为一种编程模型功能强大，使用简单。运算内容不只是常见的数据运算，几乎大数据中常见的计算需求都可以通过它来实现。使用的时候仅仅需要通过实现Map和Reduce接口的方式来完成计算逻辑，其中Map的输入是一对<Key, Value>，经过计算
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2023-12-19 21:27:04
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# 读取超大CSV文件的方案
在数据分析和机器学习的过程中，CSV（Comma-Separated Values）文件是最常见的数据存储格式之一。然而，当我们面对超大CSV文件时，直接将其加载到内存中可能会导致内存不足的问题。为了解决这一问题，本文将介绍几种有效的方法来读取超大CSV文件，并提供具体的Python代码示例。
## 方案概述
在处理超大CSV文件时，可以采取以下几种方案：
1
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
2.5 读取CSV文件可能你遇到的最常见的数据文件类型是逗号分隔值（CSV）文件类型。这是因为CSV是数据科学社区的通用语言，并且很多软件应用导出的数据格式是CSV。同样地，大多数软件应用和环境（如R）能够读取CSV文件。如果你不熟悉一个CSV文件的样子，只要在诸如Windows记事本（Notepad）这样的工具中打开它即可。CSV文件的格式很简单：文件中的每一行代表了一个观测值，每一
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2023-11-02 12:43:46
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本文将重点阐述用Python如何读取Excel文件(xlsx)，重点是演示使用openpyxl模块读取xlsx类型的文件。首先，我们要看一些简单的示例；然后，我们将学习读取多个Excel文件。如果你阅读过《数据准备和特征工程》这本书，就肯定知道，在书中，作者介绍了如何使用Pandas读取Excel文件。在阐述本文的同时，你所看到的书中的方法，依然有效且常用。本文的目的主要是要介绍另外一种
# 使用MapReduce读取HBase数据
HBase是一个分布式、面向列的NoSQL数据库，而MapReduce是Hadoop的一个分布式计算框架。通过结合HBase和MapReduce，我们可以实现在HBase中存储的海量数据的并行处理。
## 1. 配置MapReduce读取HBase数据
在使用MapReduce读取HBase数据之前，我们需要进行一些配置。首先，我们需要在Hado
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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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.
