map reduce相关程序

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C语言实现定时任务 例:设置定时任务,每周周X的X时X分自动重启系统 思路:将设置好的重启时间保存到本地配置文件中,设置定时器定时一分钟,每一分钟信号触发一次事件,事件函数中获取配置文件信息与当前系统时间信息,将两个时间进行时间差计算,符合条件的自动重启系统. //创建定时器函数(通过信号触发事件timer_task函数启动) int create_timer() { struct sigevent evp; int ret = 0; memset(&evp, 0, sizeof(stru 阅读详情

Test_1.java

复制代码 
/**  
 * Hadoop网络课程模板程序
 * 编写者：James
 */  

import java.io.IOException;
import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

/**  
 * 无Reducer版本
 */  
public class Test_1 extends Configured implements Tool {    
    
    /**  
     * 计数器
     * 用于计数各种异常数据
     */  
    enum Counter 
    {
        LINESKIP,    //出错的行
    }
    
    /**  
     * MAP任务
     */  
    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, Text> 
    {
        public void map ( LongWritable key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException 
        {
            String line = value.toString();                //读取源数据
            
            try
            {
                //数据处理
                String [] lineSplit = line.split(" ");
                String month = lineSplit[0];
                String time = lineSplit[1];
                String mac = lineSplit[6];
                Text out = new Text(month + ' ' + time + ' ' + mac);
                
                context.write( NullWritable.get(), out);    //输出
            }
            catch ( java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException e )
            {
                context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1);    //出错令计数器+1
                return;
            }
        }
    }


    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception 
    {
        Configuration conf = getConf();

        Job job = new Job(conf, "Test_1");                                //任务名
        job.setJarByClass(Test_1.class);                                //指定Class
        
        FileInputFormat.addInputPath( job, new Path(args[0]) );            //输入路径
        FileOutputFormat.setOutputPath( job, new Path(args[1]) );        //输出路径
        
        job.setMapperClass( Map.class );                                //调用上面Map类作为Map任务代码
        job.setOutputFormatClass( TextOutputFormat.class );
        job.setOutputKeyClass( NullWritable.class );                    //指定输出的KEY的格式
        job.setOutputValueClass( Text.class );                            //指定输出的VALUE的格式
        
        job.waitForCompletion(true);
        
        //输出任务完成情况
        System.out.println( "任务名称：" + job.getJobName() );
        System.out.println( "任务成功：" + ( job.isSuccessful()?"是":"否" ) );
        System.out.println( "输入行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_INPUT_RECORDS").getValue() );
        System.out.println( "输出行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_OUTPUT_RECORDS").getValue() );
        System.out.println( "跳过的行：" + job.getCounters().findCounter(Counter.LINESKIP).getValue() );

        return job.isSuccessful() ? 0 : 1;
    }
    
    /**  
     * 设置系统说明
     * 设置MapReduce任务
     */  
    public static void main(String[] args) throws Exception 
    {
        
        //判断参数个数是否正确
        //如果无参数运行则显示以作程序说明
        if ( args.length != 2 )
        {
            System.err.println("");
            System.err.println("Usage: Test_1 < input path > < output path > ");
            System.err.println("Example: hadoop jar ~/Test_1.jar hdfs://localhost:9000/home/james/Test_1 hdfs://localhost:9000/home/james/output");
            System.err.println("Counter:");
            System.err.println("\t"+"LINESKIP"+"\t"+"Lines which are too short");
            System.exit(-1);
        }
        
        //记录开始时间
        DateFormat formatter = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" );
        Date start = new Date();
        
        //运行任务
        int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new Test_1(), args);

        //输出任务耗时
        Date end = new Date();
        float time =  (float) (( end.getTime() - start.getTime() ) / 60000.0) ;
        System.out.println( "任务开始：" + formatter.format(start) );
        System.out.println( "任务结束：" + formatter.format(end) );
        System.out.println( "任务耗时：" + String.valueOf( time ) + " 分钟" ); 

        System.exit(res);
    }
}
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Test_1数据

复制代码 
Apr 23 11:49:54 hostapd: wlan0: STA 14:7d:c5:9e:fb:84 
Apr 23 11:49:52 hostapd: wlan0: STA 74:e5:0b:04:28:f2
Apr 23 11:49:50 hostapd: wlan0: STA cc:af:78:cc:d5:5d 
Apr 23 11:49:44 hostapd: wlan0: STA cc:af:78:cc:d5:5d 
Apr 23 11:49:43 hostapd: wlan0: STA 74:e5:0b:04:28:f2
Apr 23 11:49:42 hostapd: wlan0: STA 14:7d:c5:9e:fb:84
复制代码

Test_2.java

复制代码 
/**  
 * Hadoop网络课程模板程序
 * 编写者：James
 */  

import java.io.IOException;
import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;


import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
 
/**  
 * 有Reducer版本
 */  
public class Test_2 extends Configured implements Tool {    
    
    /**  
     * 计数器
     * 用于计数各种异常数据
     */  
    enum Counter 
    {
        LINESKIP,    //出错的行
    }
    
    /**  
     * MAP任务
     */  
    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> 
    {
        public void map ( LongWritable key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException 
        {
            String line = value.toString();                //读取源数据
            
            try
            {
                //数据处理
                String [] lineSplit = line.split(" ");
                String anum = lineSplit[0];
                String bnum = lineSplit[1];
                
                context.write( new Text(bnum), new Text(anum) );    //输出
            }
            catch ( java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException e )
            {
                context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1);    //出错令计数器+1
                return;
            }
        }
    }

    /**  
     * REDUCE任务
     */ 
    public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> 
    {
        public void reduce ( Text key, Iterable<Text> values, Context context ) throws IOException, InterruptedException
        {
            String valueString;
            String out = "";
            
            for ( Text value : values )
            {
                valueString = value.toString();
                out += valueString + "|";
            }
            
            context.write( key, new Text(out) );
        }
    }

    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception 
    {
        Configuration conf = getConf();

        Job job = new Job(conf, "Test_2");                                //任务名
        job.setJarByClass(Test_2.class);                                //指定Class
        
        FileInputFormat.addInputPath( job, new Path(args[0]) );            //输入路径
        FileOutputFormat.setOutputPath( job, new Path(args[1]) );        //输出路径
        
        job.setMapperClass( Map.class );                                //调用上面Map类作为Map任务代码
        job.setReducerClass ( Reduce.class );                            //调用上面Reduce类作为Reduce任务代码
        job.setOutputFormatClass( TextOutputFormat.class );
        job.setOutputKeyClass( Text.class );                            //指定输出的KEY的格式
        job.setOutputValueClass( Text.class );                            //指定输出的VALUE的格式
        
        job.waitForCompletion(true);
        
        //输出任务完成情况
        System.out.println( "任务名称：" + job.getJobName() );
        System.out.println( "任务成功：" + ( job.isSuccessful()?"是":"否" ) );
        System.out.println( "输入行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_INPUT_RECORDS").getValue() );
        System.out.println( "输出行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_OUTPUT_RECORDS").getValue() );
        System.out.println( "跳过的行：" + job.getCounters().findCounter(Counter.LINESKIP).getValue() );

        return job.isSuccessful() ? 0 : 1;
    }
    
    /**  
     * 设置系统说明
     * 设置MapReduce任务
     */  
    public static void main(String[] args) throws Exception 
    {
        
        //判断参数个数是否正确
        //如果无参数运行则显示以作程序说明
        if ( args.length != 2 )
        {
            System.err.println("");
            System.err.println("Usage: Test_2 < input path > < output path > ");
            System.err.println("Example: hadoop jar ~/Test_2.jar hdfs://localhost:9000/home/james/Test_2 hdfs://localhost:9000/home/james/output");
            System.err.println("Counter:");
            System.err.println("\t"+"LINESKIP"+"\t"+"Lines which are too short");
            System.exit(-1);
        }
        
        //记录开始时间
        DateFormat formatter = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" );
        Date start = new Date();
        
        //运行任务
        int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new Test_2(), args);

        //输出任务耗时
        Date end = new Date();
        float time =  (float) (( end.getTime() - start.getTime() ) / 60000.0) ;
        System.out.println( "任务开始：" + formatter.format(start) );
        System.out.println( "任务结束：" + formatter.format(end) );
        System.out.println( "任务耗时：" + String.valueOf( time ) + " 分钟" ); 

        System.exit(res);
    }
}
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Test_2数据

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13599999999 10086
13899999999    120
13944444444 13800138000
13722222222 13800138000
18800000000 120
13722222222 10086
18944444444 10086
复制代码

Exercise_1.java

复制代码 
/**  
 * Hadoop网络课程作业程序
 * 编写者：James
 */  

import java.io.IOException;
import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

public class Exercise_1 extends Configured implements Tool {    
    
    /**  
     * 计数器
     * 用于计数各种异常数据
     */  
    enum Counter 
    {
        LINESKIP,    //出错的行
    }
    
    /**  
     * MAP任务
     */  
    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, Text> 
    {
        public void map ( LongWritable key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException 
        {
            String line = value.toString();                //读取源数据
            
            try
            {
                //数据处理
                String [] lineSplit = line.split(" ");
                String month = lineSplit[0];
                String time = lineSplit[1];
                String mac = lineSplit[6];

                /**  需要注意的部分       **/ 
                
                String name = context.getConfiguration().get("name");
                Text out = new Text(name + ' ' + month + ' ' + time + ' ' + mac);
                
                /**  需要注意的部分       **/ 
                
                
                context.write( NullWritable.get(), out);    //输出
            }
            catch ( java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException e )
            {
                context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1);    //出错令计数器+1
                return;
            }
        }
    }


    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception 
    {
        Configuration conf = getConf();
        
        /**  需要注意的部分       **/ 
 
        conf.set("name", args[2]);

        /**  需要注意的部分       **/ 

        Job job = new Job(conf, "Exercise_1");                            //任务名
        job.setJarByClass(Exercise_1.class);                            //指定Class
        
        FileInputFormat.addInputPath( job, new Path(args[0]) );            //输入路径
        FileOutputFormat.setOutputPath( job, new Path(args[1]) );        //输出路径
        
        job.setMapperClass( Map.class );                                //调用上面Map类作为Map任务代码
        job.setOutputFormatClass( TextOutputFormat.class );
        job.setOutputKeyClass( NullWritable.class );                    //指定输出的KEY的格式
        job.setOutputValueClass( Text.class );                            //指定输出的VALUE的格式
        
        job.waitForCompletion(true);
        
        //输出任务完成情况
        System.out.println( "任务名称：" + job.getJobName() );
        System.out.println( "任务成功：" + ( job.isSuccessful()?"是":"否" ) );
        System.out.println( "输入行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_INPUT_RECORDS").getValue() );
        System.out.println( "输出行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_OUTPUT_RECORDS").getValue() );
        System.out.println( "跳过的行：" + job.getCounters().findCounter(Counter.LINESKIP).getValue() );

        return job.isSuccessful() ? 0 : 1;
    }
    
    /**  
     * 设置系统说明
     * 设置MapReduce任务
     */  
    public static void main(String[] args) throws Exception 
    {
        
        //判断参数个数是否正确
        //如果无参数运行则显示以作程序说明
        if ( args.length != 3 )
        {
            System.err.println("");
            System.err.println("Usage: Test_1 < input path > < output path > < name >");
            System.err.println("Example: hadoop jar ~/Test_1.jar hdfs://localhost:9000/home/james/Test_1 
hdfs://localhost:9000/home/james/output hadoop");
            System.err.println("Counter:");
            System.err.println("\t"+"LINESKIP"+"\t"+"Lines which are too short");
            System.exit(-1);
        }
        
        //记录开始时间
        DateFormat formatter = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" );
        Date start = new Date();
        
        //运行任务
        int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new Exercise_1(), args);

        //输出任务耗时
        Date end = new Date();
        float time =  (float) (( end.getTime() - start.getTime() ) / 60000.0) ;
        System.out.println( "任务开始：" + formatter.format(start) );
        System.out.println( "任务结束：" + formatter.format(end) );
        System.out.println( "任务耗时：" + String.valueOf( time ) + " 分钟" ); 

        System.exit(res);
    }
}
复制代码

result_1

复制代码 
hadoop Apr 23 14:7d:c5:9e:fb:84
hadoop Apr 23 74:e5:0b:04:28:f2
hadoop Apr 23 cc:af:78:cc:d5:5d
hadoop Apr 23 cc:af:78:cc:d5:5d
hadoop Apr 23 74:e5:0b:04:28:f2
hadoop Apr 23 14:7d:c5:9e:fb:84
复制代码

Exercise_2.java

复制代码 
/**  
 * Hadoop网络课程作业程序
 * 编写者：James
 */  

import java.io.IOException;
import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

public class Exercise_2 extends Configured implements Tool {    
    
    /**  
     * 计数器
     * 用于计数各种异常数据
     */  
    enum Counter 
    {
        LINESKIP,    //出错的行
    }
    
    /**  
     * MAP任务
     */  
    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, Text> 
    {
        
        /**  需要注意的部分       **/
        
        private String name;
        public void setup ( Context context )
        {
            this.name = context.getConfiguration().get("name");                    //读取名字
        }
        
        /**  需要注意的部分       **/
        
        
        public void map ( LongWritable key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException 
        {
            String line = value.toString();                //读取源数据
            
            try
            {
                //数据处理
                String [] lineSplit = line.split(" ");
                String month = lineSplit[0];
                String time = lineSplit[1];
                String mac = lineSplit[6];

                /**  需要注意的部分       **/ 
                
                Text out = new Text(this.name + ' ' + month + ' ' + time + ' ' + mac);
                
                /**  需要注意的部分       **/ 
                
                
                context.write( NullWritable.get(), out);    //输出
            }
            catch ( java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException e )
            {
                context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1);    //出错令计数器+1
                return;
            }
        }
    }


    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception 
    {
        Configuration conf = getConf();
        
        /**  需要注意的部分       **/ 
 
        conf.set("name", args[2]);

        /**  需要注意的部分       **/ 

        Job job = new Job(conf, "Exercise_2");                            //任务名
        job.setJarByClass(Exercise_2.class);                            //指定Class
        
        FileInputFormat.addInputPath( job, new Path(args[0]) );            //输入路径
        FileOutputFormat.setOutputPath( job, new Path(args[1]) );        //输出路径
        
        job.setMapperClass( Map.class );                                //调用上面Map类作为Map任务代码
        job.setOutputFormatClass( TextOutputFormat.class );
        job.setOutputKeyClass( NullWritable.class );                    //指定输出的KEY的格式
        job.setOutputValueClass( Text.class );                            //指定输出的VALUE的格式
        
        job.waitForCompletion(true);
        
        //输出任务完成情况
        System.out.println( "任务名称：" + job.getJobName() );
        System.out.println( "任务成功：" + ( job.isSuccessful()?"是":"否" ) );
        System.out.println( "输入行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_INPUT_RECORDS").getValue() );
        System.out.println( "输出行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_OUTPUT_RECORDS").getValue() );
        System.out.println( "跳过的行：" + job.getCounters().findCounter(Counter.LINESKIP).getValue() );

        return job.isSuccessful() ? 0 : 1;
    }
    
    /**  
     * 设置系统说明
     * 设置MapReduce任务
     */  
    public static void main(String[] args) throws Exception 
    {
        
        //判断参数个数是否正确
        //如果无参数运行则显示以作程序说明
        if ( args.length != 3 )
        {
            System.err.println("");
            System.err.println("Usage: Test_1 < input path > < output path > < name >");
            System.err.println("Example: hadoop jar ~/Test_1.jar hdfs://localhost:9000/home/james/Test_1 
hdfs://localhost:9000/home/james/output hadoop");
            System.err.println("Counter:");
            System.err.println("\t"+"LINESKIP"+"\t"+"Lines which are too short");
            System.exit(-1);
        }
        
        //记录开始时间
        DateFormat formatter = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" );
        Date start = new Date();
        
        //运行任务
        int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new Exercise_2(), args);

        //输出任务耗时
        Date end = new Date();
        float time =  (float) (( end.getTime() - start.getTime() ) / 60000.0) ;
        System.out.println( "任务开始：" + formatter.format(start) );
        System.out.println( "任务结束：" + formatter.format(end) );
        System.out.println( "任务耗时：" + String.valueOf( time ) + " 分钟" ); 

        System.exit(res);
    }
}
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YOLOv10有效涨点专栏目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck、二次创新、独家创新等上百种创新机制 Hello，各位读者们好本专栏自开设以来已经更新改进教程100余篇其中包含二次创新、独家创新多种改进方法，包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构，也有损失函数和一些细节点上的创新。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv10文档并不能在优快云上传，通过建立交流群的形式在内上传我完整的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题。专栏介绍。 阅读详情

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