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一、气象数据按行并以 ASCII 格式存储，每一行是一条记录。下图展示了一行采样数据。1998 #year03 #month09 #day17 #hour11 #temperature-100 #dew10237 #pressure60

一、需求 自定义输入格式 完成统计任务 输出多个文件输入数据：5个网站的 每天电视剧的 播放量 收藏数 评论数 踩数 赞数输出数据：按网站类别 统计每个电视剧的每个指标的总量任务目标：自定义输入格式 完成统计任务 输出多个文件二、数据部分数据三、思路第一步：定义一个电视剧热度数据的bean。第二步：定义一个读取热度数据的InputFormat类。第三步：写

一、数据倾斜数据分布：正常的数据分布理论上都是倾斜的，就是我们所说的20-80原理：80%的财富集中在20%的人手中, 80%的用户只使用20%的功能 , 20%的用户贡献了80%的访问量 。1.产生原因： Mapreduce程序在运行的时候，运行了大部分，但是还有部分reduce还在运行，甚至长时间运行，最终导致整个程序运行时间很长才结束。造成这种现象的主要原因是：reduce程序处理的key的

一、背景一本英文书籍包含成千上万个单词或者短语，现在我们需要在大量的单词中，找出相同字母组成的所有anagrams(字谜)。二、数据部分数据展示三、思路分析1、在 Map 阶段，对每个word（单词）按字母进行排序生成sortedWord，然后输出key/value键值对(sortedWord,word)。2、在 Reduce 阶段，统计出每组相同字母组成的所有anagrams(字谜)。四、代码实现

一、二次排序发生在需要对 Key 排序的同时再对 Value 进行排序的情况下。 主要分为以下几个阶段：Map 起始阶段在Map阶段，使用 job.setInputFormatClass() 定义的 InputFormat ，将输入的数据集分割成小数据块 split，同时 InputFormat 提供一个 RecordReader的实现。本课程中使用的是 TextInputFormat，

一、详情介绍 有时候 Hadoop 自带的输入格式，并不能完全满足业务的需求，所以需要根据实际情况自定义 InputFormat 类。而数据源一般都是文件数据，因此自定义 InputFormat时继承 FileInputFormat 类会更为方便，不必考虑如何分片等复杂操作。 自定义输入格式一般分为以下几步：1、继承 FileInputFormat 基类。2、重写 FileInpu

一、目的根据给出的数据样本，统计出搜索指数最高的男明星和女明星。二、思路分析1.编写 Mapper类，将数据集解析为 key=gender，value=name+hotIndex，然后输出。 2.编写 Combiner 类，合并 Mapper 输出结果，然后输出给 Reducer。 3.编写 Partitioner 类，按性别，将结果指定给不同的 Reduce 执行。 4.编写