老师:MissDu 提交作业 1. 用Python编写WordCount程序并提交任务 程序 WordCount 输入 一个包含大量单词的文本文件 输出 文件中每个单词及其出现次数(频数),并按照单词字母顺序排序,每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔 A编写map函数,reduce函数 map函数: import sys for line in sys.stdin: line=line.strip() words=line.split() for word in words: prin

1 MapReduce编程 1.1 MapReduce简介 MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算,用于解决海量数据的计算问题. MapReduce分成了两个部分: 1.映射(Mapping)对集合里的每个目标应用同一个操作.即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mapping. 2.化简(Reducing)遍历集合中的元素来返回一个综合的结果.即,输出表单里一列数字的和这个任务属于reducing. 你向Ma

ETL项目1:大数据采集,清洗,处理:使用MapReduce进行离线数据分析完整项目 思路分析: 1.1 log日志生成 用curl模拟请求,nginx反向代理80端口来生成日志. #! /bin/bash function get_user_agent(){ a0='User-Agent:MQQBrowser/26 Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 2.3.7; zh-cn; MB200 Build/GRJ22; CyanogenMod-7) AppleWebKit

原文链接(系列):http://blog.csdn.net/XuanZuoNuo/article/details/10472219 论文: 加速贝叶斯网络:Accelerating Bayesian NetworkParameter Learning.pdf 概率论与信念传播:Axioms for probability and belief-function propagation.pdf 贝叶斯网络在知识发现中的应用:bayesian_networks_for_knowledge_disco

本文对应代码和数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构.坐标参考系.文件IO以及基础可视化有了较为深入的学习,其中在基础可视化那篇文章中我们提到了分层设色地图,可以对与多边形关联的数值属性进行分层,并分别映射不同的填充颜色,但只是开了个头举了个简单的例子,实际数据可视化过程中的分层设色有一套策略方法. 作为基于geopandas的空间数据

基于mapreduce的大规模连通图寻找算法 当我们想要知道哪些账号是一个人的时候往往可以通过业务得到两个账号之间有联系,但是这种联系如何传播呢? 问题 已知每个账号之间的联系 如: A B B C D E F C B G 得到 对应的一个人的账号 如: A B C F G为同一个人 D E 为同一个人 当前迭代次数11次 理论最大迭代次数: max_nick_count = max(nick_count) max_iterator = log2(max_nick_count) 62%的账号可在

用mapreduce 处理气象数据集 编写程序求每日最高最低气温,区间最高最低气温 气象数据集下载地址为:ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa 按学号后三位下载不同年份月份的数据(例如201506110136号同学,就下载2013年以6开头的数据,看具体数据情况稍有变通) 解压数据集,并保存在文本文件中 对气象数据格式进行解析 编写map函数,reduce函数 将其权限作出相应修改 本机上测试运行代码 放到HDFS上运行 将之前爬取的文本文件上传到hdfs上

ETL项目2:大数据清洗,处理:使用MapReduce进行离线数据分析并报表显示完整项目 思路同我之前的博客的思路 https://www.cnblogs.com/symkmk123/p/10197467.html 但是数据是从web访问的数据 avro第一次过滤 观察数据的格式,我们主要分析第四个字段的数据.发现有.css , .jpg .png等等等无效的数据. 通过观察数据发现有效数据都不带 . , 所以第一次过滤写入avro总表里的数据一次过滤后的有效数据,不包含 .css , .jpg

Hadoop-MapReduce计算气象温度 1 运行环境说明 1.1 硬软件环境 主机操作系统:Mac OS 64 bit ,8G内存 虚拟软件:Parallers Desktop12 虚拟机操作系统:CentOS 64位,单核,512内存 JDK:java version "1.7.0_45" Hadoop:1.1.2 1.2 机器网络环境 集群包含三个节点:1个namenode.2个datanode,其中节点之间可以相互ping通.节点IP地址和主机名分布如下: 序号 IP地址

本文对应代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 geopandas是建立在GEOS.GDAL.PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的,类似pandas语法风格的空间数据分析Python库,其目标是尽可能地简化Python中的地理空间数据处理,减少对Arcgis.PostGIS等工具的依赖,使得处理地理空间数据变得更加高效简洁,打造纯Python式的空间数据处理工作流.本系列文章就将围绕geo

本文对应代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在上一篇文章中我们对geopandas中的数据结构展开了较为全面的学习,其中涉及到面积长度等计算的过程中提到了具体的计算结果与所选择的投影坐标系关系密切,投影坐标系选择的不恰当会带来计算结果的偏差,直接关乎整个分析过程的有效与否. 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第二篇,通过本文你将会学习到geopandas中的坐标参考系管理.

本文对应代码和数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在上一篇文章中我们对geopandas中的坐标参考系有了较为深入的学习,而在日常空间数据分析工作中矢量文件的读入和写出,是至关重要的环节. 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第三篇,通过本文你将会学习到geopandas中的文件IO. 2 文件IO 2.1 矢量文件的读入 geopandas将fiona作为操纵矢量数据读写功

本文对应代码和数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构.坐标参考系以及文件IO有了较为深入的学习,在拿到一份矢量数据开始分析时,对其进行可视化无疑是探索了解数据阶段重要的步骤. 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第四篇,通过本文你将会学习到基于geopandas的基础可视化. 2 基础可视化 geopandas使用matp

本文示例代码和数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中,我们已经对geopandas的基础知识.基础可视化,以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习,而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化,且提供了操纵图像的极高自由度,但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高,制作一幅地图可视化作

MapReduce 社交粉丝数据分析 求出哪些人两两之间有共同好友,及他俩的共同好友都有谁? 用户及好友数据 A:B,C,D,F,E,O B:A,C,E,K C:F,A,D,I D:A,E,F,L E:B,C,D,M,L F:A,B,C,D,E,O,M G:A,C,D,E,F H:A,C,D,E,O I:A,O J:B,O K:A,C,D L:D,E,F M:E,F,G O:A,H,I,J java代码 需要两步完成需求 首先先创建第一步的package 在package中定义main.Mapp

本文示例代码.数据及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在上一篇文章中我们详细学习了geoplot中较为基础的三种绘图API:pointplot().polyplot()以及webmap(),而本文将会承接上文的内容,对geoplot中较为实用的几种高级绘图API进行介绍. 图1 本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第7篇,通过本文你将学习geoplot中的高级绘图API.

本文示例代码.数据及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在本系列之前的文章中我们主要讨论了geopandas及其相关库在数据可视化方面的应用,各个案例涉及的数据预处理过程也仅仅涉及到基础的矢量数据处理.在实际的空间数据分析过程中,数据可视化只是对最终分析结果的发布与展示,在此之前,根据实际任务的不同,需要衔接很多较为进阶的空间操作,本文就将对geopandas中的部分空间计算进行介绍. 本

本文示例代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在基于geopandas的空间数据分析系列文章第8篇中,我们对geopandas开展空间计算的部分内容进行了介绍,涉及到缓冲区分析.矢量数据简化.仿射变换.叠加分析与空间融合等常见空间计算操作,而本文就将针对geopandas中剩余的其他常用空间计算操作进行介绍. 本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第9篇,也是整个系列文章

:对云计算的看法 内容 :使用MapReduce求每年最低温度 内容 :求温度平均值能使用combiner吗? 内容 :使用Hadoop流求最高温度(awk脚本) 内容 :使用Hadoop流求最高温度(Python语言) 内容 :MapReduce是否可以自动识别新增节点? 内容 :使用Hadoop公平调度器 内容 中新增节点后,DataNode无法启动 运行环境说明 1.1  硬软件环境 线程,主频2.2G,6G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 buil

大数据时代,虽然多数企业数据的应用并不能称得上是“大数据”,但也证实了数据应用的重要性和影响力.确实,数据作为企业发展的信息沉淀,已成为企业的重要资产,如何有效利用数据是每个企业必须面临的课题. 这里我们分享一个波司登集团通过改进信息系统,加强数据运营管理来提升企业效益的案例,原文是波司登集团软件研发经理孙健在帆软大数据巡展上的演讲. 从2012年到2015年期间,波司登的经营效益并不理想,但却在2016年获得了“新生”,整体盈利达到了150%.为什么?当时老板提了重要的一点,其中一个就是“大数