util 通用的.与业务无关的,可以独立出来,可供其他项目使用.方法通常是public static,一般无类的属性,如果有,也是public static. service 与某一个业务有关,不是通用的.方法通常是public,通常是通过接口去调用,一般有public的类属性,使用时需要用new. tool 与某些业务有关,通用性只限于某几个业务类之间.方法通常是public static,一般无类的属性,如果有,也是public static. dao 就是用来存放对数据库的操作的方法 没有

java.sql.Date,java.sql.Time和java.sql.Timestamp三个都是java.util.Date的子类(包装类). java.sql.Date是java.util.Date的子类,是一个包装了毫秒值的瘦包装器,允许 JDBC 将毫秒值标识为 SQL DATE 值.毫秒值表示自 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 GMT 以来经过的毫秒数. 为了与 SQL DATE 的定义一致,由 java.sql.Date 实例包装的毫秒值必须通过将时间.分钟.秒和毫

在web开发中,避免不了对日期的操作,就几种常见的日期操作做个总结(部分参考网络,在此表示感谢): java.util.Date.java.sql.Date.java.sql.Time.java.sql.Timestamp java.lang.Object ....|__java.util.Date ..........|__java.sql.Date/java.sql.Timestamp /java.sql.Time ....|__java.security.Timestamp java.ut

在 JDK API  这样解释," 在 JDK 1.1 之前,类 Date 有两个其他的函数.它允许把日期解释为年.月.日.小时.分钟和秒值.它也允许格式化和解析日期字符串.不过,这些函数的 API 不易于实现国际化.从 JDK 1.1 开始,应该使用 Calendar 类实现日期和时间字段之间转换,使用 DateFormat 类来格式化和解析日期字符串.Date 中的相应方法已废弃." 1.java.util.Date   普通类, 表示的是特定的,瞬间的,能精确毫秒. Date t

java.util.Date.java.sql.Date.java.sql.Time.java.sql.Timestamp区别和联系 栏目:Java基础 作者:admin 日期:2015-04-19 评论:0 点击: 1,276 次 在Web开发中,避免不了对日期的操作,常用的关于时间的类有这么几个:java.util.Date.java.sql.Date.java.sql.Time.java.sql.Timestamp,这几个类在JDK的定义如下所示:java.lang.Object ....

继承关系:   1. java.util Interface Map.Entry<K,V> description: public static interface Map.Entry<K,V> methods: Modifier and Type Method and Description boolean equals(Object o) Compares the specified object with this entry for equality. K getKey()

辅助类GenericOptionsParser,Tool和ToolRunner (1)为什么要用ToolRunner 将MapReduce Job配置参数写到java代码里,一旦变更意味着修改java文件源码.编译.打包.部署一连串事情.当MapReduce 依赖配置文件的时候,你需要手工编写java代码使用DistributedCache将其上传到HDFS中,以便map和reduce函数可以读取.:当你的map或reduce 函数依赖第三方jar文件时,你在命令行中使用”-libjars”参数

java.sql.Date 继承 java.util.Date 区别: 1.java.sql.Date 一般用于数据库 2.java.sql.Date 没有时分秒,涉及时分秒的函数都会报异常(且这些方法上面都画了删除线,表示不推荐使用) @Deprecated public int getHours() { throw new java.lang.IllegalArgumentException(); } @Deprecated public int getMinutes() { throw n

目录 Yarn的Tool接口案例 Tool接口环境准备 1 新建Maven项目YarnDemo 编写代码 打包jar上传到集群 Yarn的Tool接口案例 Tool接口环境准备 之前写wordcount里通过命令行传入的参数来获取输入路径与输出路径.执行命令 [ranan@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar wc.jar com.ranan.mapreduce.wordcount2.WordCountDriver /input /output1 期望可以动态传

注:转载自http://blog.csdn.net/ipolaris/article/details/8723782 在MapReduce中,当map生成的数据过大时,带宽就成了瓶颈,怎样精简压缩传给Reduce的数据,有不影响最终的结果呢.有一种方法就是使用Combiner,Combiner号称本地的Reduce,Reduce最终的输入,是Combiner的输出.下面以<Hadoop in action>中的专利数据为例.我们打算统计每个国家的专利数目.代码如下(使用Combiner的代码注

转载自:http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1392961 1.在Reudce端进行连接. 在Reudce端进行连接是MapReduce框架进行表之间join操作最为常见的模式,其具体的实现原理如下: Map端的主要工作:为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录.然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为value,最后进行输出. reduce端的主要工作:在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,

首先考虑表的自连接,其次是列的设置,最后是结果的整理. 文件内容: import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.ha

1.        MapReduce程序开发步骤 编写map 和 reduce 程序–> 单元测试 -> 编写驱动程序进行验证-> 本地数据集调试 ->  部署到集群运行 用到的工具: Junit.Mockito.Ant 2.        使用Configuration 关键点: 1.  Configuration类可以加载配置文件,包括系统的和自定义的 2.  addResource方法后面的配置文件会覆盖前面的 3.  配置文件的几个特性:name.value.descri

对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce 架构 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路

MapReduce概念 MapReduce是一种分布式计算模型,由谷歌提出,主要用于搜索领域,解决海量数据计算问题. MR由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数实现分布式计算. 这两个函数的形参是key,value对,表示函数的输入信息. MP执行流程 客户端提交给jobtracker,jobtracker分配给tasktracker. trasktracker会对任务进行mapper和reducer操作. MapReduce原理 一个map输入

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/,非常感谢分享! 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce

在关系型数据库中 Join 是非常常见的操作,各种优化手段已经到了极致.在海量数据的环境下,不可避免的也会碰到这种类型的需求, 例如在数据分析时需要连接从不同的数据源中获取到数据.不同于传统的单机模式,在分布式存储下采用 MapReduce 编程模型,也有相应的处理措施和优化方法. 我们先简要地描述待解决的问题.假设有两个数据集:气象站数据库和天气记录数据库,并考虑如何合二为一.一个典型的查询是:输出气象站的历史信息,同时各行记录也包含气象站的元数据信息. 一.Reduce Join 在Reud

本文引自吴超博客 实现原理 1.在Reudce端进行连接. 在Reudce端进行连接是MapReduce框架进行表之间join操作最为常见的模式,其具体的实现原理如下: Map端的主要工作:为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录.然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为value,最后进行输出. reduce端的主要工作:在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录(在map阶段已经打标志)分开,

传统的串行处理方式 有四组文本数据: "the weather is good", "today is good", "good weather is good", "today has good weather" 对这些文本数据进行词频统计: import java.util.Hashtable; import java.util.Iterator; import java.util.StringTokenizer; /**

一.概述    对于RDBMS中的join操作大伙一定非常熟悉,写sql的时候要十分注意细节,稍有差池就会耗时巨久造成很大的性能瓶颈,而在Hadoop中使用MapReduce框架进行join的操作时同样耗时,但是由于hadoop的分布式设计理念的特殊性,因此对于这种join操作同样也具备了一定的特殊性.本文主要对MapReduce框架对表之间的join操作的几种实现方式进行详细分析,并且根据我在实际开发过程中遇到的实际例子来进行进一步的说明.   二.实现原理 1.在Reudce端进行连接. 在