大数据-MapReduce应用三

大数据技术与应用 实验三报告 MapReduce,架包 大数据技术与应用 MapReduce架包、调试WordCount程序 1、在前面做好的HDFS的基础上进行架包。 在没有报错的基础对HDFSFilefExist.java程序进行打包。 2、把HDFSFilefExist.java从hdfs.files包中拖出来,它会自动形成另一个包default.package。 3、打包 (1)选中default.package→Export——Java——... 阅读详情

案例一

06140411 5 8 102 110 106
06140407 2 6 60 98 80
06140404 10 7 98 31 63
06140403 7 10 105 109 107
06140406 3 3 57 87 92
06140408 10 6 102 102 50
06140402 3 7 54 61 64
06140401 5 3 83 76 111
06140409 5 10 70 56 91
06140412 7 9 22 119 112
06140410 2 1 45 65 80
06140405 3 2 79 20 26

案例二

06140401 Mr.Deng
06140402 Mr.Li
06140403 Mr.Zhang
06140404 Mr.Zhang
06140405 Mr.Zheng
06140406 Mr.Xie
06140407 Mr.Zhi
06140408 Mr.Guo
06140409 Mr.Zhang
06140410 Mr.Su
06140411 Mr.Wu
06140412 Mr.Yao

需求:将学生表加进分数表里,并计算每个学生的总成绩

StudentWritable类

package com.MapJoin.util;

import org.apache.hadoop.io.Writable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

/*
 * @author Administrator
 * @version 1.0
 * @task 将学生表加进分数表里,并计算每个学生的总成绩
 */
public class StudentWritable implements Writable {
    //学号
    private String id;
    //语文
    private int chinese;
    //数学
    private int math;
    //英语
    private int english;
    //总成绩
    private int sum;

    //无参构造方法
    public StudentWritable(){}

    //有参构造方法
    public StudentWritable(String id, int chinese, int math, int english){
        this.id = id;
        this.chinese = chinese;
        this.math = math;
        this.english = english;
        this.sum = chinese + math + english;
    }

    @Override
    public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
        dataOutput.writeUTF(id);
        dataOutput.writeInt(chinese);
        dataOutput.writeInt(math);
        dataOutput.writeInt(english);
        dataOutput.writeInt(sum);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
        id = dataInput.readUTF();
        chinese = dataInput.readInt();
        math = dataInput.readInt();
        english = dataInput.readInt();
        sum = dataInput.readInt();
    }

    @Override
    public String toString() {
        return id+"\t"+chinese+"\t"+math+'\t'+english+'\t'+sum;
    }
}

MapJoinMapper类

package com.MapJoin.util;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.*;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/*
 * @author Administrator
 * @version 1.0
 * @task 将学生表加进分数表里,并计算每个学生的总成绩
 */
public class MapJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, StudentWritable> {
    Map<String,String> map = new HashMap<>();
    @Override
    protected void setup(Context context) throws IOException {
        //加载缓存文件
        BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("F:/IdeaProjects/studentName.txt"),"UTF-8"));

        String line;

        while (StringUtils.isNotEmpty(line = bufferedReader.readLine())){
            //分割数据
            String[] field = line.split("\t");
            map.put(field[0],field[1]);
        }

        if (bufferedReader != null){
            bufferedReader.close();
        }
    }

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //分割数据
        String[] field = value.toString().split("\t");
        //学号
        String id = field[1];
        String line = map.get(id);
        //获取语文成绩
        int chinese = Integer.parseInt(field[4]);
        //获取数学成绩
        int math = Integer.parseInt(field[5]);
        //获取英语成绩
        int english = Integer.parseInt(field[6]);
        //写到reducer端
        context.write(new Text(line),new StudentWritable(id,chinese,math,english));
    }
}

MapJoinDriver类

package com.MapJoin.util;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.net.URISyntaxException;

/*
 * @author Administrator
 * @version 1.0
 * @task 将学生表加进分数表里,并计算每个学生的总成绩
 */
public class MapJoinDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException, URISyntaxException {
        //实例化Configuration对象
        Configuration conf = new Configuration();
        //创建任务
        Job job = Job.getInstance(conf);
        //指定Jar包的位置
        job.setJarByClass(MapJoinDriver.class);
        //关联Mapper类
        job.setMapperClass(MapJoinMapper.class);
        //设置Mapper输出的数据类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(StudentWritable.class);
        //设置输入路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
        //设置输出路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));
        //设置ReduceTask的数量
        job.setNumReduceTasks(0);
        //提交任务
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b?0:1);
    }
}

案例一

06140411 102 110 106
06140407 60 98 80
06140404 98 31 63
06140403 105 109 107
06140406 57 87 92
06140408 102 102 50
06140402 54 61 64
06140401 83 76 111
06140409 70 56 91
06140412 22 119 112
06140410 45 65 80
06140405 79 20 26

案例二

06140401 Mr.Deng
06140402 Mr.Li
06140403 Mr.Zhang
06140404 Mr.Zhang
06140405 Mr.Zheng
06140406 Mr.Xie
06140407 Mr.Zhi
06140408 Mr.Guo
06140409 Mr.Zhang
06140410 Mr.Su
06140411 Mr.Wu
06140412 Mr.Yao

需求:学号按正序排序,将学生表插进成绩表里,并计算每个学生的总成绩

StudentWritable类

package com.ReduceJoin.util;

import org.apache.hadoop.io.Writable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

/*
 * @author Administrator
 * @version 1.0
 * @task 学号按正序排序,将学生表插进成绩表里,并计算每个学生的总成绩
 */
public class StudentWritable implements Writable {
    //学生姓名
    private String name;
    //学号
    private String id;
    //语文
    private int chinese;
    //数学
    private int math;
    //英语
    private int english;
    //总成绩
    private int sum;
    //定义整型flag
    private int flag;

    public StudentWritable() {
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getId() {
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public int getChinese() {
        return chinese;
    }

    public void setChinese(int chinese) {
        this.chinese = chinese;
    }

    public int getMath() {
        return math;
    }

    public void setMath(int math) {
        this.math = math;
    }

    public int getEnglish() {
        return english;
    }

    public void setEnglish(int english) {
        this.english = english;
    }

    public int getSum() {
        return sum;
    }

    public void setSum(int chinese, int math, int english) {
        this.sum = chinese+math+english;
    }

    public int getFlag() {
        return flag;
    }

    public void setFlag(int flag) {
        this.flag = flag;
    }

    @Override
    public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
        dataOutput.writeUTF(id);
        dataOutput.writeUTF(name);
        dataOutput.writeInt(chinese);
        dataOutput.writeInt(math);
        dataOutput.writeInt(english);
        dataOutput.writeInt(sum);
        dataOutput.writeInt(flag);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
        id = dataInput.readUTF();
        name = dataInput.readUTF();
        chinese = dataInput.readInt();
        math = dataInput.readInt();
        english = dataInput.readInt();
        sum = dataInput.readInt();
        flag = dataInput.readInt();
    }

    @Override
    public String toString() {
        return id+"\t"+name+"\t"+chinese+"\t"+math+'\t'+english+'\t'+sum;
    }
}

ReduceJoinMapper类

package com.ReduceJoin.util;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;

import java.io.IOException;

/*
 * @author Administrator
 * @version 1.0
 * @task 学号按正序排序,将学生表插进成绩表里,并计算每个学生的总成绩
 */
public class ReduceJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, StudentWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable num, Text text, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //实例化FileSplit对象
        FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();

        //获取文件名
        String fileName = inputSplit.getPath().getName();

        //实例化StudentWritable对象
        StudentWritable value = new StudentWritable();

        //实例化Text对象
        Text key = new Text();

        //获取行数据
        String line = text.toString();

        //通过文件名区分文件
        if ("grade.txt".equals(fileName)){
            //分割数据
            String[] field = line.split("\t");

            //设置key值
            key.set(field[0]);
            //设置flag值
            value.setFlag(0);
            //设置学号
            value.setId(field[0]);
            //设置学生姓名
            value.setName(" ");
            //设置语文成绩
            value.setChinese(Integer.parseInt(field[1]));
            //设置数学成绩
            value.setMath(Integer.parseInt(field[2]));
            //设置英语成绩
            value.setEnglish(Integer.parseInt(field[3]));
            //设置总成绩
            value.setSum(Integer.parseInt(field[1]),Integer.parseInt(field[2]),Integer.parseInt(field[3]));
        }else {
            //分割数据
            String[] field = line.split("\t");

            //设置key值
            key.set(field[0]);
            //设置flag值
            value.setFlag(1);
            //设置学号
            value.setId(field[0]);
            //设置学生姓名
            value.setName(field[1]);
            //设置语文成绩
            value.setChinese(0);
            //设置数学成绩
            value.setMath(0);
            //设置英语成绩
            value.setEnglish(0);
            //设置总成绩
            value.setSum(0,0,0);
        }

        //输出到Reducer端
        context.write(key,value);
    }
}

ReduceJoinReducer类

package com.ReduceJoin.util;

import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.InvocationTargetException;
import java.util.ArrayList;

/*
 * @author Administrator
 * @version 1.0
 * @task 学号按正序排序,将学生表插进成绩表里,并计算每个学生的总成绩
 */
public class ReduceJoinReducer extends Reducer<Text, StudentWritable, StudentWritable, NullWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<StudentWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //创建集合,存放学生表
        ArrayList<StudentWritable> arrayList = new ArrayList<StudentWritable>();

        //实例化StudentWritable对象,存放成绩表
        StudentWritable studentSheet = new StudentWritable();

        for (StudentWritable v: values){
            if (0 == v.getFlag()){
                //实例化StudentWritable临时对象,存放数据
                StudentWritable gradeSheet = new StudentWritable();

                //拷贝数据
                try {
                    BeanUtils.copyProperties(gradeSheet, v);
                } catch (IllegalAccessException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (InvocationTargetException e) {
                    e.printStackTrace();
                }

                //将临时对象添加到集合中
                arrayList.add(gradeSheet);
            }else if (1 == v.getFlag()){
                try {
                    BeanUtils.copyProperties(studentSheet, v);
                } catch (IllegalAccessException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (InvocationTargetException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
        for (StudentWritable array: arrayList){
            //加入学生表
            array.setName(studentSheet.getName());
            array.setSum(array.getChinese(),array.getMath(),array.getEnglish());
            //输出到Driver端
            context.write(array,NullWritable.get());
        }
    }
}

ReduceJoinDriver类

package com.ReduceJoin.util;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

/*
 * @author Administrator+
 * @version 1.0
 * @task 学号按正序排序,将学生表插进成绩表里,并计算每个学生的总成绩
 */
public class ReduceJoinDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        //实例化Configuration对象
        Configuration conf = new Configuration();
        //创建任务
        Job job = Job.getInstance(conf);
        //指定Jar包的位置
        job.setJarByClass(ReduceJoinDriver.class);
        //关联Mapper类
        job.setMapperClass(ReduceJoinMapper.class);
        //关联Reducer类
        job.setReducerClass(ReduceJoinReducer.class);
        //设置Mapper输出的数据类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(StudentWritable.class);
        //设置Reducer输出的数据类型
        job.setOutputKeyClass(StudentWritable.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
        //设置输入路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
        //设置输出路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));
        //提交任务
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b?0:1);
    }
}
大数据应用技术实验报告三 MapReduce分布式编程 MapReduce 分布式计算系统 Mapper负责“分” 分解计算任务,规模大大缩小; “计算向数据靠近” ; 这些小任务可以并行计算。 Reducer负责“汇总” map阶段的结果 Combiner函数 本地化的reducer Partitioner函数 决定着Map节点的输出将被分区到哪个Reduce节点 什么是shuffle 怎样把map task的输出结果有效地传送到reduce... 阅读详情

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案例一 student A 06140412 05 08 102 110 106 student B 06140407 02 06 60 98 80 student C 06140404 10 07 98 31 63 student D 06140403 07 10 105 109 107 student E 06140406 03 03 57 87 92 student F 06140408 ...

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本文深入对比了FOC控制中单电阻、双电阻和三电阻电流采样方案的优劣与适用场景,重点剖析了采样时序、窗口与ADC转换的工程挑战。针对NXP平台,提供了解决采样窗口过窄的实战方案与配置指南,帮助工程师根据成本与性能需求做出最优选择,并规避常见设计陷阱。

n2o3p4的博客 416

基于MapReduce的应用案例

项目托管于 Github,欢迎Star | Fork环境说明Hadoop搭建环境:| 虚拟机操作系统: CentOS6.3 64位,单核,1G内存 | JDK:1.7.0_60 64位 | Hadoop:2.4.1MR程序编译环境:| Eclipse IED | mapred.LocalJobRunner本地运行模式准备测试数据测试数据包括两个文件

Gamedev 3331

FCTA/FCTB 前方交通穿行预警/制动系统技术规范

FCTA&FCTB前方交叉路口预警制动系统是针对十字路口和停车场等"鬼探头"场景设计的驾驶辅助系统。系统在自车速度0-40km/h范围内工作,通过角雷达和摄像头检测侧向来车.

未知艺术家的博客 745

大数据框架之Hadoop:MapReduce(三)MapReduce框架原理——Join多种应用

Join多种应用

yiluohan0307的专栏 993

QT使用libssh2库通过密匙实现sftp协议上传文件

qt下使用libssh2通过密匙连接sftp服务器端

小米的修行之路 948

OpenClaw 自定义 Skill 开发完整指南(最新版)

OpenClaw 中的每个 Skill,本质是一套“能力描述 + 执行逻辑”的组合包,核心特征如下:核心载体:以文件夹为单位,文件夹内必须包含SKILL.md文件(能力描述核心);扩展文件:可选agent.py(Python 执行逻辑)、index.ts(TypeScript 执行逻辑)、(辅助文档/示例资源)等;核心优势:AI 通过阅读 SKILL.md 的自然语言描述理解技能,无需严格遵循代码接口,灵活度极高;

haolove527的专栏 2万+

大数据技术原理与应用 第三版 林子雨 期末复习(三)MapReduce

大数据技术原理与应用 第三版 林子雨 期末复习(三)MapReduce概念Map与Reduce函数输入输出Suffle过程详解Map端Reduce端Word Counts执行实例 概念 MapReduce是一种分布式并行编程模型,常用于处理大规模数据集。其将运行于分布式集群上的复杂的并行计算过程高度抽象为两个函数Map与Reduce,这两个函数思想都源自函数式编程思想。 Map与Reduce函数输入输出 函数 输入 输出 说明 Map <k1,v1> List(<k2,v2

dycacg的博客 1151

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

大数据框架之Hadoop:MapReduce(三)MapReduce框架原理——计数器应用

计数器应用

yiluohan0307的专栏 217

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

深入理解 MapReduce:从概念到实战(Hadoop 核心技术应用)

本文系统介绍了MapReduce分布式计算框架的原理与实现。首先概述了MapReduce的起源、核心思想及分而治之的设计理念,详细解析了Map、Shuffle、Reduce三阶段的工作流程。然后通过学生成绩统计案例,完整展示了从数据准备、Mapper编写、Reducer实现到作业提交的全过程,包括核心代码实现和HDFS文件上传方法。案例验证了MapReduce处理批量数据的有效性,同时分析了其高扩展性、易用性等优势及实时性差等局限。最后总结了MapReduce在大数据批处理中的重要地位,强调了技术选型需贴合

zkx20060816的博客 972

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

MapReduce、storm、Spark区别

相同点: 都是用于大数据的计算。 区别: 框架 特点 应用场景 MapReduce 批处理,Hadoop框架之一,依赖HDFS 1)海量数据的离线分析处理 2)大规模Web信息搜索 3)数据密集型并行计算 Spark 批处理,基于内存的分布式计算 兼容HDFS、Hive 需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大, Storm 流处理,分布式实时计算系统 Twitte...

海棠花的博客 1552

大数据框架

本文系统介绍了大数据分布式系统的核心概念及技术体系。主要内容包括:大数据三V特性(Volume、Velocity、Variety);ETL数据处理流程;分布式系统的中心化(主从模式)与去中心化组织形式;Hadoop三大组件(HDFS、YARN、MapReduce)及其工作机制;基于Hadoop的Hive数据仓库和HBase列式数据库;计算框架从MapReduce到Spark、Flink的演进;数据湖概念及其实现方案(如Iceberg);数仓分层架构(ODS-DWD-DWS-ADS)以及数据处理全流程(采集-

sv 616

深入理解 MapReduce

MapReduce 的起源与发展MapReduce 的核心思想二、MapReduce 实现过程Map 阶段Shuffle 阶段Reduce 阶段三、案例分析Map 阶段Shuffle 阶段Reduce 阶段Driver 阶段四、总结升华在互联网飞速发展的时代,数据量呈现爆炸式增长,传统的数据处理方式面对 TB 级甚至 PB 级的大规模数据集时,显得力不从心,处理速度缓慢且难以满足实际需求。为解决这一困境,Google 公司率先提出了 MapReduce 编程模型。

2401_89469513的博客 1049

大数据相关博客文章

大数据——应对海量数据挑战方面的见解和经验

刘飞强丶Conan 637

大数据Hadoop学习(一)入门

文章目录大数据概念特点应用场景Hadoop概述hadoop发展历史hadoop三大发行版本hadoop的优势hadoop的组成HDFSYARNMapReduce三者之间的关系大数据技术生态体系 大数据 概念 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉,管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产 大数据主要是为了解决海量数据的采集,储存和分析计算的问题 特点 大量:数据量很大 高速:能够快速实时的计算技术 多样:数据会被分成结

qq_41816516的博客 1173

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关于google三大理论的观后感 我是一名体育学院的学生,说实话在上这门选修课前连这些是啥都不知道,甚至没有听说过,但这些东西却是在潜移默化的改变我们的日常生活,我呢也是抱着了解的这种心态去学习一下。 在2003年,google发布了google file s...

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JP-Destiny
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