一、虚拟机安装CentOS7并配置共享文件夹二、CentOS7上hadoop伪分布式搭建全流程完整教程三、本机使用python操作hdfs搭建及常见问题四、mapreduce搭建五、mapper-reducer编程搭建六、hive数据仓库安装mapreduce搭建一、配置1.创建mapred-site.xml文件2.修改配置文件二、打开hadoop0.删除data文件夹1.格式化namenode2.启动集群3.启动namenode和datanode4.查看服务5.web访问三、执行测试历程一、配置1.创建mapred-site.xml文件cd/usr/local/hadoop/etc/hado
今天给大家带来的是Hadoop生态中的Mapreduce，看到这里诸佬们可能就有疑惑了呢，啥是Mapreduce？小小的脑袋大大的疑惑。在上篇博客中博主使用了王者来举例子，如果把Hadoop当作王者的话，HDFS是后台存储点券数据的系统的话，那么我们今天介绍的Mapreduce就是某者用来计算优惠力度，并且计算游戏里最终到账的点券。（虽然博主不怎么充钱）Mapreduce1.MapReduce概述1.1MapReduce定义1.2MapReduce优缺点1.2.1优点1.2.2缺点2.MapReduce的运行机制3.Hadoop序列化3.1序列化概述3.2自定义bean对象实现序列化接口（Wr
今天给大家带来的是Hadoop生态中的Mapreduce，看到这里诸佬们可能就有疑惑了呢，啥是Mapreduce？小小的脑袋大大的疑惑。在上篇博客中博主使用了王者来举例子，如果把Hadoop当作王者的话，HDFS是后台存储点券数据的系统的话，那么我们今天介绍的Mapreduce就是某者用来计算优惠力度，并且计算游戏里最终到账的点券。（虽然博主不怎么充钱）Mapreduce1.MapReduce概述1.1MapReduce定义1.2MapReduce优缺点1.2.1优点1.2.2缺点2.MapReduce的运行机制3.Hadoop序列化3.1序列化概述3.2自定义bean对象实现序列化接口（Wr
前言本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系正文MapReduce编程模型MapReduce编程模型开发简单且功能强大，专门为并行处理大规模数据量而设计，接下来，通过一张图来描述MapReduce的工作过程，如图所示。关于MapReduce编程模型的更多细节请参考我的这篇博客——MapReduce编程模型到底是怎样的？整体流程在上图中，MapReduce的工作流程大致可以分为5步，具体如下:分片、格式化数据源输入Map阶段的数据源，必须经过分片和格式
前言本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系正文MapReduce编程模型MapReduce编程模型开发简单且功能强大，专门为并行处理大规模数据量而设计，接下来，通过一张图来描述MapReduce的工作过程，如图所示。关于MapReduce编程模型的更多细节请参考我的这篇博客——MapReduce编程模型到底是怎样的？整体流程在上图中，MapReduce的工作流程大致可以分为5步，具体如下:分片、格式化数据源输入Map阶段的数据源，必须经过分片和格式
题目传送门从题目中我们可以看出，这道题显然是用滑动窗口来完成的。是的，滑动窗口！而且这个滑动窗口比较容易维护，因为它窗口的大小"基本"固定，（因为还需要考虑不完整的段），只需使用一个变量来标记，而且所有的数都是从1~s的整数，因此，只需用一个数组便可以保存每个数在窗口中出现的次数。在用一个b数组来记录不合法（窗口中含有相同的歌），在最后再用s减去不合法的个数就行了。代码如下：#includeusingnamespacestd;inta[1000100],tmp[1000100],b[1000100];intmain(){intn,m,s;cin>>m;while(m--){cin>>s>>n;
题目传送门从题目中我们可以看出，这道题显然是用滑动窗口来完成的。是的，滑动窗口！而且这个滑动窗口比较容易维护，因为它窗口的大小"基本"固定，（因为还需要考虑不完整的段），只需使用一个变量来标记，而且所有的数都是从1~s的整数，因此，只需用一个数组便可以保存每个数在窗口中出现的次数。在用一个b数组来记录不合法（窗口中含有相同的歌），在最后再用s减去不合法的个数就行了。代码如下：#includeusingnamespacestd;inta[1000100],tmp[1000100],b[1000100];intmain(){intn,m,s;cin>>m;while(m--){cin>>s>>n;
题意给一个n个数的数列a，a[i]定义一个操作：每次可以交换任意位置的两个值；定义最优操作:对于任意一个原数列的一组排列，使其通过尽可能少的操作变回原数列；求构造一组原数列的一组排列，使得在最优操作下操作次数尽可能多；一开始读错题了，读成只能交换相邻点，一直在考虑逆序对，终于写出来了以后，一直wa，才发现原来是任意点交换，哭提示1.考虑每个点的值没有重复的话，那么很简单，直接构建一个环就好了，操作次数N-12.考虑到有两个相同数值的在一个环里的话，那么就可以分裂成两个环，这样最优解的个数就能减一3.因此只需要每次构建一个环，把所有数值的点每次囊括进去一个，直到没有环就好了代码#includeu
题意给一个n个数的数列a，a[i]定义一个操作：每次可以交换任意位置的两个值；定义最优操作:对于任意一个原数列的一组排列，使其通过尽可能少的操作变回原数列；求构造一组原数列的一组排列，使得在最优操作下操作次数尽可能多；一开始读错题了，读成只能交换相邻点，一直在考虑逆序对，终于写出来了以后，一直wa，才发现原来是任意点交换，哭提示1.考虑每个点的值没有重复的话，那么很简单，直接构建一个环就好了，操作次数N-12.考虑到有两个相同数值的在一个环里的话，那么就可以分裂成两个环，这样最优解的个数就能减一3.因此只需要每次构建一个环，把所有数值的点每次囊括进去一个，直到没有环就好了代码#includeu
由于网上搜索PowerJobMapReduce都是设计原理，demo也展示个空壳子，没有演示Map到Reduce结果怎么传递，对于没有MR开发经验的人来说并没有什么帮助，所以这里写了一个有完整计算意义的demo供参考。代码功能：实现一个sum累加。任务输入参数：batchSize=100&batchNum=10，其中batchSize表示每个子任务大小，这里就是一个子任务负责100个数据累加。batchNum表示批次大小，也就是本次分发为10个子任务来完成。执行过程就是：Map过程是将本次任务划分为10个子任务，每个子任务分别完成1累加到100，101累加到201，...，以此类推。Reduc
