• 课堂实验六-Mapreduce实例——WordCount


    MapReduce采用的是分而治之的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个从节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果。简单来说,MapReduce就是任务的分解与结果的汇总

    实验内容

    现有某电商网站用户对商品的收藏数据,记录了用户收藏的商品id以及收藏日期,名为buyer_favorite1

    buyer_favorite1包含:买家id,商品id,收藏日期这三个字段,数据以“ ”分割,样本数据及格式如下:

    1. 买家id   商品id    收藏日期  
    2. 10181   1000481   2010-04-04 16:54:31  
    3. 20001   1001597   2010-04-07 15:07:52  
    4. 20001   1001560   2010-04-07 15:08:27  
    5. 20042   1001368   2010-04-08 08:20:30  
    6. 20067   1002061   2010-04-08 16:45:33  
    7. 20056   1003289   2010-04-12 10:50:55  
    8. 20056   1003290   2010-04-12 11:57:35  
    9. 20056   1003292   2010-04-12 12:05:29  
    10. 20054   1002420   2010-04-14 15:24:12  
    11. 20055   1001679   2010-04-14 19:46:04  
    12. 20054   1010675   2010-04-14 15:23:53  
    13. 20054   1002429   2010-04-14 17:52:45  
    14. 20076   1002427   2010-04-14 19:35:39  
    15. 20054   1003326   2010-04-20 12:54:44  
    16. 20056   1002420   2010-04-15 11:24:49  
    17. 20064   1002422   2010-04-15 11:35:54  
    18. 20056   1003066   2010-04-15 11:43:01  
    19. 20056   1003055   2010-04-15 11:43:06  
    20. 20056   1010183   2010-04-15 11:45:24  
    21. 20056   1002422   2010-04-15 11:45:49  
    22. 20056   1003100   2010-04-15 11:45:54  
    23. 20056   1003094   2010-04-15 11:45:57  
    24. 20056   1003064   2010-04-15 11:46:04  
    25. 20056   1010178   2010-04-15 16:15:20  
    26. 20076   1003101   2010-04-15 16:37:27  
    27. 20076   1003103   2010-04-15 16:37:05  
    28. 20076   1003100   2010-04-15 16:37:18  
    29. 20076   1003066   2010-04-15 16:37:31  
    30. 20054   1003103   2010-04-15 16:40:14 
    31. 20054   1003100   2010-04-15 16:40:16                     要求编写MapReduce程序,统计每个买家收藏商品数。按照实验报告上的步骤运行结果如下
  • 相关阅读:
    如何写README.md
    (2020-03-29)--------paper list
    ROS(八)----示例
    ROS(七)----动态参数
    ROS(六)----参数
    ROS(四)---自定义消息.msg
    ROS(三)-----节点的定义
    ROS(二)-------RoboWare Studio
    ROS(一)-----ros 安装
    pytorch(4)----nn.Module、nn.functional、nn.Sequential、nn.optim
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/shnm/p/11768636.html
Copyright © 2020-2023  润新知