有一个日志文件visitlog.txt,其中记录了用户访问网站的日期和访问的网站地址信息,每行一条记录。要求编写mapreduce程序完成以下功能: 1、 将不同访问日期的访问记录分配给不同的red

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 有一个日志文件visitlog.txt,其中记录了用户访问网站的日期和访问的网站地址信息,每行一条记录。要求编写mapreduce程序完成以下功能: 1、 将不同访问日期的访问记录分配给不同的red

题目描述:

有一个日志文件visitlog.txt,其中记录了用户访问网站的日期和访问的网站地址信息,每行一条记录。要求编写mapreduce程序完成以下功能:

1、 将不同访问日期的访问记录分配给不同的reduce task(假设只有3个不同日期),而且结果要按照网站网址的字典序降序排序

2、 以1)的结果作为输入,按日期统计访问量最高的3个网站

3、 以1)的结果作为输入,统计所有日期中访问量最高的3个网站

代码在这里


相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
目录
相关文章
|
3天前
|
SQL 缓存
【YashanDB知识库】YashanDB run.log中有slow log queue is full信息
【YashanDB知识库】YashanDB run.log中有slow log queue is full信息
|
1月前
|
运维 应用服务中间件 nginx
docker运维查看指定应用log文件位置和名称
通过本文的方法,您可以更高效地管理和查看Docker容器中的日志文件,确保应用运行状态可控和可监测。
167 28
|
4月前
|
存储 Oracle 关系型数据库
【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件
本文介绍了MySQL InnoDB存储引擎中的数据文件和重做日志文件。数据文件包括`.ibd`和`ibdata`文件,用于存放InnoDB数据和索引。重做日志文件(redo log)确保数据的可靠性和事务的持久性,其大小和路径可由相关参数配置。文章还提供了视频讲解和示例代码。
241 11
【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件
|
3月前
|
存储 SQL 关系型数据库
【赵渝强老师】PostgreSQL的运行日志文件
PostgreSQL的物理存储结构包括数据文件、日志文件等。运行日志默认未开启,需配置`postgresql.conf`文件中的相关参数如`log_destination`、`log_directory`等,以记录数据库状态、错误信息等。示例配置中启用了CSV格式日志,便于管理和分析。通过创建表操作,可查看生成的日志文件,了解具体日志内容。
129 3
|
4月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
【赵渝强老师】MySQL的全量日志文件
MySQL全量日志记录所有操作的SQL语句,默认禁用。启用后,可通过`show variables like %general_log%检查状态,使用`set global general_log=ON`临时开启,执行查询并查看日志文件以追踪SQL执行详情。
105 4
|
10月前
|
分布式计算 Hadoop
Hadoop系列 mapreduce 原理分析
Hadoop系列 mapreduce 原理分析
104 1
|
5月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Hadoop-10-HDFS集群 Java实现MapReduce WordCount计算 Hadoop序列化 编写Mapper和Reducer和Driver 附带POM 详细代码 图文等内容
Hadoop-10-HDFS集群 Java实现MapReduce WordCount计算 Hadoop序列化 编写Mapper和Reducer和Driver 附带POM 详细代码 图文等内容
169 3
|
9月前
|
分布式计算 Hadoop Java
Hadoop MapReduce编程
该教程指导编写Hadoop MapReduce程序处理天气数据。任务包括计算每个城市ID的最高、最低气温、气温出现次数和平均气温。在读取数据时需忽略表头,且数据应为整数。教程中提供了环境变量设置、Java编译、jar包创建及MapReduce执行的步骤说明,但假设读者已具备基础操作技能。此外,还提到一个扩展练习,通过分区功能将具有相同尾数的数字分组到不同文件。
88 1
|
9月前
|
数据采集 SQL 分布式计算
|
10月前
|
分布式计算 Hadoop Java
Hadoop MapReduce 调优参数
对于 Hadoop v3.1.3,针对三台4核4G服务器的MapReduce调优参数包括:`mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies`设为10以加速Shuffle,`mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent`和`mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent`分别设为0.8以减少磁盘IO。
115 1