Hadoop Learning (3)

本文介绍了一个使用Hadoop实现的数据统计排序案例。通过两次MapReduce作业,先完成数据统计,再进行排序输出。讨论了MapReduce性能优势及合理任务划分的重要性。

上面的例子还不完整,统计数据没有排序,而且输出的output文件是二进制格式的。现在修改一下

Statistic.java:

public static void main(String[] args) throws IOException
{
Configuration defaults = new Configuration();
new JobClient(defaults).getFs().delete(new File("tmp/output/"));

File tempDir = new File("tmp/stat-temp-"+Integer.toString(
new Random().nextInt(Integer.MAX_VALUE)));
JobConf statJob = new JobConf(defaults, Statistic.class);

statJob.setJobName("StatTestJob");
statJob.setInputDir(new File("tmp/input/"));

statJob.setMapperClass(StatMapper.class);
statJob.setReducerClass(StatReducer.class);

statJob.setOutputDir(tempDir);
statJob.setOutputFormat(SequenceFileOutputFormat.class);
statJob.setOutputKeyClass(UTF8.class);
statJob.setOutputValueClass(LongWritable.class);

JobClient.runJob(statJob);

JobConf sortJob = new JobConf(defaults, Statistic.class);
sortJob.setInputDir(tempDir);
sortJob.setInputFormat(SequenceFileInputFormat.class);
sortJob.setInputKeyClass(UTF8.class);
sortJob.setInputValueClass(LongWritable.class);

sortJob.setMapperClass(InverseMapper.class);

sortJob.setNumReduceTasks(1); // write a single file
sortJob.setOutputDir(new File("tmp/output/"));
sortJob.setOutputKeyComparatorClass(LongWritable.DecreasingComparator.class);// sort by decreasing freq

JobClient.runJob(sortJob);

new JobClient(defaults).getFs().delete(tempDir);
}


这里将Key和Value(Action,统计值)反转,然后再重新排序后输出成单一的文本文件,以 (统计值,动作)的方式。

感觉处理过程每次都需要经历Map和Reduce的过程,“可能”会造成效率下降,但是Google的MapReduce论文上面清楚写着:

The performance of the MapReduce library is good enough that we can keep conceptually unrelated computations separate, instead of mixing them togetherto avoid extra passes over the data.
MapReduce
的函数库的性能已经非常好,所以我们可以把概念上不相关的计算步骤分开处理,而不是混在一起以期减少处理次数。

这里以及说明了,尽可能让Map和Reduce每次都执行较为简单的操作,而不应该为了追求效率而将不相关的操作集中在一起执行。

Hadoop 表面上的东西简单说了一下,如果要深入研究运行机制,以及如何再多台机器上面执行分布式计算,这就需要对源码进行研究了。

在数字化环境中,线上票务获取已成为参与各类活动的主要途径。随着公众对热门演出需求的增长,票源往往在开放销售后迅速告罄,导致普通消费者难以顺利购得所需票券。为应对这一挑战,部分技术开发者借助编程手段构建了自动化购票辅助程序,旨在提升用户成功获取门票的概率。本文将以一个针对特定票务平台设计的自动化工具为例,系统阐述其设计理念、技术组成及具体实施流程。 秀动网作为国内知名的演出及体育赛事票务销售平台,因活动热度较高,常出现访问拥堵、瞬时抢购压力大等现象,使得常规购票过程面临困难。因此,开发一款能够协助用户更有效完成票务申购的辅助工具具有实际意义。 该工具主要具备以下几项关键功能:持续监控目标平台的票务信息更新;在票务释放时自动执行选座、添加至购物车及提交订单等系列操作;集成一定的异常处理机制,以应对网络延迟或服务器响应异常等情况。 在技术实现层面,选用Python作为开发语言,主要基于其语法简洁、标准库与第三方资源丰富,适合快速构建功能原型。同时,Python在网络通信与浏览器自动化方面拥有如requests、selenium等成熟支持库,为程序实现网页交互与数据抓取提供了便利。 开发过程主要包括以下环节:首先解析目标网站的页面结构,明确可通过程序操控的网页元素路径;随后编写监控模块,实时检测新票务信息的上线并及时触发后续操作;接着模拟用户操作流程,包括自动填写个人信息、选择座位偏好、完成购物车添加等步骤,并通过行为模拟降低被平台反爬虫机制识别的可能;最终实现订单自动提交,并在成功购票后向用户发送通知。 此外,该工具提供了可配置的操作界面,允许用户根据个人需求设定抢票时间、目标活动类型及座位选择等参数,从而在提升使用体验的同时,减少对票务平台服务器资源的非必要占用。 需指出的是,尽管此类工具能提高购票效率,但其使用可能涉及违反平台服务协议或相关法规的风险。各票务销售方通常对自动化抢票行为设有明确约束,因此开发与使用者均应遵守相应规定,确保技术应用的合法性。 综上所述,该基于Python的票务辅助工具是针对特定场景设计的自动化解决方案,通过技术手段改善用户购票体验,但同时也强调必须在法律与平台规则框架内合理使用此类技术。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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