Hadoop MapReduce编程:计算最大值

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编程实现

运行线程池

顶端文本数据一行一行存储,一行含有4偏离 ,分别表示:

各个字段之间以空格号分隔。亲戚亲戚朋友儿要计算的结果是,求各个国家(以国家代码标识)的成本估值的最大值。

肯能比较简单,直接看实际的代码。代码分为一一5个多 偏离 ,当然是Mapper、Reducer、Driver。Mapper实现类为GlobalCostMapper,实现代码如下所示:

顶端实现逻辑非常简单,但是根据空格分隔符,将各个字段的值分离出来,最后输出键值对。

接着,Mapper输出了的键值对列表,在Reducer中就前要进行合并化简,Reducer的实现类为GlobalCostReducer,实现代码如下所示:

测试数据

首先,前要保证Hadoop集群正常运行,我这里NameNode是主机ubuntu3。下面看运行线程池的过程:

我觉得 ,使用MapReduce计算最大值的大问题,和Hadoop自带的WordCount的线程池没什么区别,不过在Reducer中一一5个多 是求最大值,一一5个多 是做累加,本质一样,比较简单。下面亲戚亲戚朋友儿结合一一5个多 例子来实现。

运行过程控制台输出内容,共要如下所示:

亲戚亲戚朋友儿通过当时人的模拟线程池,生成了一组简单的测试样本数据。输入数据的格式,截取一一5个多 片段,如下所示:

顶端计算一组键值对列表中代价估值的最大值,逻辑比较简单。为了优化,在Map输出完后 ,还都上能使用该Reducer进行合并操作,即作为Combiner,减少从Mapper到Reducer的数据传输量,在配置Job的完后 还都上能指定。

下面看,怎么都上能来配置和运行一一5个多 Job,实现类为GlobalMaxCostDriver,实现代码如下所示:

可见,结果是亲戚亲戚朋友儿所期望的。