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Mongodb学习笔记四(Mongodb聚合函数)
第四章Mongodb聚合函数插入 测试数据for(var j=1;jdb.集合名.mapReduce( map, reduce, options )第二种统计方式--命令统计1.命令如下:注意:out参数out:"Person_Name" 代表会创建一个临时表Person_Name 然后再从临时表中...
分类:数据库   时间:2014-10-22 12:30:43    阅读次数:335
Storm的基本知识
上篇文章本人简单的介绍了Storm的起源,今天本人又继续学习了Storm的基本的一些知识,基本了解了他的基本用法,还好,不算太难,如果大家了解了Hadoop的MapReduce模型的话,看这个也是非常类似的。在了解Storm的原型时,首先了解一些概念。 1.Tuple(元组),作为消息传递的基本单元,元组中的字段可以是任何类型的对象。元组会用于后面提到的Bolt方法的execute方法。 2....
分类:其他好文   时间:2014-10-22 11:10:34    阅读次数:212
使用Eclipse运行Hadoop 2.x MapReduce程序常见问题
1、 当我们编写好MapReduce程序,点击Run on Hadoop的时候,Eclipse控制台输出如下内容: 这个信息告诉我们没有找到log4j.properties文件。如果没有这个文件,程序运行出错的时候,就没有打印日志,因此我们会很难...
分类:系统相关   时间:2014-10-21 23:22:47    阅读次数:501
sqoop的安装与使用
Sqoop即 SQL to Hadoop ,是一款方便的在传统型数据库与Hadoop之间进行数据迁移的工具,充分利用MapReduce并行特点以批处理的方式加快数据传输,发展至今主要演化了二大版本,Sqoop1和Sqoop2。 Sqoop工具是hadoop下连接关系型数据库和Hadoop的桥梁,支持关系型数据库和hive、hdfs,hbase之间数据的相互导入,可以使用全表导入和增量导入。 那么为什么选择Sqoop呢? 高效可控的利用资源,任务并行度,超时时间。 数据类型映射与转化,可自动进行,用户...
分类:其他好文   时间:2014-10-21 19:42:33    阅读次数:651
eclipse debug调试mapreduce程序
1、将mapred-site.xml文件拷贝一份到项目中 <configuration> ????<property> ????????<name>mapreduce.framework.name</name> ????????????<value>yarn</value> ????</property> ??...
分类:系统相关   时间:2014-10-20 23:31:12    阅读次数:402
【转】Map/Reduce简介
转自:http://blog.csdn.net/opennaive/article/details/75141461. MapReduce是干啥的因为没找到谷歌的示意图,所以我想借用一张Hadoop项目的结构图来说明下MapReduce所处的位置,如下图。Hadoop实际上就是谷歌三宝的开源实现,H...
分类:其他好文   时间:2014-10-20 21:00:06    阅读次数:258
hadoop 原生MapReduce 实现数据连接
业务逻辑其实很简单,输入两个文件,一个作为基础数据(学生信息文件),一个是分数信息文件。学生信息文件:存放学生数据:包括学号,学生名称分数信息数据:存放学生的分数信息:包括学号,学科,分数。我们将通过M/R实现根据学号,进行数据关联,最终结果为:学生名称,学科,..
分类:其他好文   时间:2014-10-20 02:16:39    阅读次数:155
mapreduce的一个模版
package chapter1; import java.io.IOException; import java.text.DateFormat; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; impo...
分类:其他好文   时间:2014-10-19 23:25:14    阅读次数:399
yarn与第一代mapreduce比较
jobtracker变成了ResourceManager和ApplicationMaster; tasktraker变成了nodeManager applicationMaster是一个可变更的部分,用户可以对不同的编程模型些自己的applicationMaster...
分类:其他好文   时间:2014-10-19 23:18:52    阅读次数:196
换个角度理解云计算之MapReduce(二)
接上篇3.Combiner操作前面讲完Map操作,总结一下就是:一个大文件,分成split1~5,对应于Map1~5,每一个Map处理一个split,每一个split的每一行,会用每一个Map的map方法去处理,经过上面操作,最终输出了5个中间结果。对于这5个中间结果的每一个来说,都有很多行,每一行...
分类:其他好文   时间:2014-10-19 18:28:49    阅读次数:186
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