基于MapReduce的员工和部门应用案例详解

准备测试数据 测试数据包括两个文件dept(部门)和emp(员工),其中各字段用逗号分隔: dept文件内容: 10,ACCOUNTING,NEW YORK 20,RESEARCH,DALLAS 30,SALES,C...

使用MapReduce求各个部门的人数和平均工资详解

问题分析求各个部门的人数和平均工资,需要得到各部门工资总数和部门人数,通过两者相除获取各部门平均工资。首先和问题1类似在Mapper的Setup阶段缓存部门数据,然后在Mapper阶段抽取出部门编号和员工工资,利用缓存部门数据把部门编号对应...

使用MapReduce求各个部门的总工资详解

问题分析MapReduce中的join分为好几种,比如有最常见的 reduce side join、map side join和semi join 等。reduce join 在shuffle阶段要进行大量的数据传输,会造成大量的网络IO效...

hadoop join之map side join详解

在本例中,我们仍然采用上一例中的数据文件。之所以存在reduce side join,是因为在map阶段不能获取所有需要的join字段,即:同一个key对应的字段可能位于不同map中。Reduce side join是非常低效的,因为shu...

MapReduce Job详解

    Job job = new Job(conf, "MaxTemperature");    job.setJarByClass(MaxTemperature.class); ...

MapReduce 过程详解

1:最简单的过程:   Map - Reduce 2:定制了partitioner以将map的结果写到相应的分区,以供对应的reducer下载:   Map - Partition - Reduce 3:增加了在本地先...

Hive学习笔记详解

一、前言        Hive是Hadoop上的数据仓库框架,其设计目的是让精通SQL技能(但Java编程技能相对较弱)的分析师能够在存放到HDFS大规模数据集上运行查询。提出...

MapReduce:详解Shuffle过程

Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的。我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混。前段时间在做MapRedu...

hadoop 多表join:Map side join及Reduce side join范例详解

       最近在准备抽取数据的工作。有一个id集合200多M,要从另一个500GB的数据集合中抽取出所有id集合中包含的数据集。id数据集合中每一个行就是一个id的字符串(Re...

MongoDB 安装详解

一.Mongodb 在windows下的安装 下载:https://www.mongodb.org/downloads#production 我们使用 .msi 类型的文件安装根据提示下一步即可 安装完成好后目录: 其中:data...