MapReduce-【流量汇总案例】（一）统计手机号耗费的总上行流量、下行流量、总流量（序列化）
统计手机号耗费的总上行流量、下行流量、总流量（序列化） 统计总上行流量、总下行流量。 数据准备 输入数据格式： 数据格式：时间戳、电话号码、基站的物理地址、访问网址的ip、网站域名、数据包、接包数、上行/传流量、下行/载流量、响应码 输出 ...
原文：MapReduce 经典案例手机流量排序的分析
在进行流量排序之前,先要明白排序是发生在map阶段,排序之后 排序结束后map阶段才会显示 完成 才会到reduce阶段 事实上reduce也会排序 ,.此外排序之前要已经完成了手机流量的统计工作,即把第一次mr的结果作为本次排序的输入.也就是说读取的数据格式为 手机号 上行流量 下行流量 总流量 ,map阶段,读取并封装流量信息,不同的是context.write 时key必须是封装的实体类,而 ...
2018-09-13 15:31 0 736 推荐指数：
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