MapReduce-【流量匯總案例】（一）統計手機號耗費的總上行流量、下行流量、總流量（序列化）
統計手機號耗費的總上行流量、下行流量、總流量（序列化） 統計總上行流量、總下行流量。 數據准備 輸入數據格式： 數據格式：時間戳、電話號碼、基站的物理地址、訪問網址的ip、網站域名、數據包、接包數、上行/傳流量、下行/載流量、響應碼 輸出 ...
原文：MapReduce 經典案例手機流量排序的分析
在進行流量排序之前,先要明白排序是發生在map階段,排序之后 排序結束后map階段才會顯示 完成 才會到reduce階段 事實上reduce也會排序 ,.此外排序之前要已經完成了手機流量的統計工作,即把第一次mr的結果作為本次排序的輸入.也就是說讀取的數據格式為 手機號 上行流量 下行流量 總流量 ,map階段,讀取並封裝流量信息,不同的是context.write 時key必須是封裝的實體類,而 ...
2018-09-13 15:31 0 736 推薦指數：
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