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Hadoop
•整体框架描述
•环境hadoop-mapreduce-examp-2.6.5.jar
•MR设计理念
•手动实现WordCount：粗粒度介绍计算框架
•源码分析
•天气案例：细粒度介绍计算框架
•FOF案例：MR与数据模型
•PageRank案例：
•TFIDF案例：
•ItemCF案例：
Hadoop
•HadoopMapReduceV2
•MR-API：天气
•需求：
•找出每个月气温最高的2天1949-10-0114:21:0234c
1949-10-0119:21:0238c
1949-10-0214:01:0236c
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1951-12-0112:21:0223c
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sql
•1，MR
–*保证原语
–怎样划分数据，怎样定义一组
•2，k：v映射的设计
–考虑reduce的计算复杂度
•3，能不能多个reduce
–倾斜：抽样
–集群资源情况
•4，自定义数据类型
•思路：
–每年
–每个月
–最高
–2天
–1天多条记录？
•进一部思考
–年月分组
–温度升序
–key中要包含时间和温度呀！
•MR原语：相同的key分到一组
–通过GroupCompartor设置分组规则
•自定义数据类型Weather
–包含时间
–包含温度
–自定义排序比较规则
•自定义分组比较
–年月相同被视为相同的key
•那么reduce迭代时，相同年月的记录有可能是同一天的
–reduce中需要判断是否同一天
–注意OOM
•数据量很大
–全量数据可以切分成最少按一个月份的数据量进行判断
–这种业务场景可以设置多个reduce
–通过实现partition
Hadoop
•HadoopMapReduceV2
•MR-API：FOF
•推荐好友的好友
•是简单的好友列表的差集吗？
•最应该推荐的好友T
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