数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。在MapReduce流程中,map的输出<key,value>经过shuffle过程聚集成<key,value-list>后交给reduce。我们自然而然会想到将同一个数据的所有记录都交给一台reduce机器,无论这个数据出现多少次,只要在最终结果中输出一次就可以了。具体就是reduc...
数据去重源代码: 1 package Mapreduce; 2 3 import java.io.IOException; 4 5 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 6 import org.apache.hadoop.fs.Path; 7 import org.apache.hadoop.io.Text; 8 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; 9 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 10 import...
removeRepeat.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class); // 指定v1的类型 removeRepeat.setMapOutputValueClass(Text.class); //第三、四、五、六shuffle阶段采用默认的方式 //第七步、指定Reduce阶段的处理方式和数据类型 removeRepeat.setReducerClass(RepeatReducer.class); // 指定k2的类型 removeRepeat.setMapO...
数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。在MapReduce流程中,map的输出<key,value>经过shuffle过程聚集成<key,value-list>后交给reduce。我们自然而然会想到将同一个数据的所有记录都交给一台reduce机器,无论这个数据出现多少次,只要在最终结果中输出一次就可以了。具体就是reduc...
Hadoop(CentOS)安装及MapReduce实现数据去重 B站好像不支持markdown文档,排版有点乱,强迫症患者请看:https://blog.csdn.net/qq_44891434/article/details/131222907 1. JDK安装 1.1 资源下载: 下载地址:https://pan.quark.cn/s/17d7266205f9 hadoop的安装 包 ...
一,编程实现文件合并和去重操作: 对于两个输入文件,即文件A和文件B,请编写MapReduce程序,对两个文件进行合并,并剔除其中重复的内容,得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。 输入文件f1.txt的样例如下: 20150101 x 20150102 y ...
Hadoop数据去重的方法通常可以通过利用Hadoop的MapReduce编程模型来实现。以下是一种常见的方法:1. 使用MapReduce作业将原始数据作为输入,并将每条数据的唯一标识作为键,将...
今天主要是通过以下两个例子:求平均成绩、去重来加深对MapReduce的理解。 1.如何用MapReduce求平均成绩——WordCount的加强版 在谈平均成绩之前我们回顾下属性的Hadoop HelloWorld程序——WordCount,其主要是统计数据集中各个单词出现的次数。因为次数没有多少之分,如果将这里的次数换成分数就将字数统计问题转化成了求每个...
一、MapReduce中有哪些常见算法 (1)经典之王:单词计数 这个是MapReduce的经典案例,经典的不能再经典了! (2)数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。
1. MapReduce去重 MapReduce是Hadoop的核心编程模型,通过将数据分片处理,可以实现高效的数据去重。具体而言,可以通过编写自定义的Map和Reduce函数,将数据分割为键值对,其中键为数据记录的关键字段,值为数据记录本身。然后,在Reduce阶段对相同键的数据进行合并,即可实现数据去重。 2. Bloom Filter去重 Bloom Filter是一种...