MapReduce设置输出分隔符-低调大师

MapReduce设置输出分隔符

2016-12-01 751

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MapReduce实现数据去重

一、原理分析 Mapreduce的处理过程，由于Mapreduce会在Map~reduce中，将重复的Key合并在一起，所以Mapreduce很容易就去除重复的行。Map无须做任何处理，设置Map中写入context的东西为不作任何处理的行，也就是Map中最初处理的value即可，而Reduce同样无须做任何处理，写入输出文件的东西就是，最初得到的Key。我原来以为是map阶段用了hashmap，根据hash值的唯一性。估计应该不是... Map是输入文件有几行，就运行几次。二、代码 2.1 Mapper package algorithm; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; public class DuplicateRemoveMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Tex...

2016-12-02

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一、问题定义我在网上找了些，关于二度人脉算法的实现，大部分无非是通过广度搜索算法来查找，犹豫深度已经明确了2以内；这个算法其实很简单，第一步找到你关注的人；第二步找到这些人关注的人，最后找出第二步结果中出现频率最高的一个或多个人（频率这块没完成），即完成。但如果有千万级别的用户，那在运算时，就肯定会把这些用户的follow 关系放到内存中，计算的时候依次查找；先说明下我没有明确的诊断对比，这样做的效果一定没基于hadoop实现的好；只是自己，想用hadoop实现下，最近也在学；若有不足的地方还请指点。任务是求其其中的二度人脉、潜在好友，也就是如下图：比如I认识C、G、H，但C不认识G，那么C-G就是一对潜在好友，但G-H早就认识了，因此不算为潜在好友。那么一个关键问题是如何输入输入。首先是五项五环图，可以看出共有13条边，那么输入数据也有13条就够了，比如说先输入AB，那么轮到b时候就不输入BA了，级变速如也没关系，因为会去重。二、原理分析首先，我们进行第一个MapReduce，同样是一个输入行，产生一对互逆的关系，压入context，例如Tom Lucy这...

2016-12-03

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