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一、对于 sogou_500w_utf 数据，使用 MapReduce 编程模型完成对以下数据的分析任务

1. 统计 2011-12-30 日搜索记录，每个时间段的搜索次数

（1）运行截图

（2） 源代码

2. 统计 2011-12-30 日 3 点至 4 点之间，哪些 UID 访问了搜狗引擎。

（1）运行截图

（2）源代码

二、有两个输入文件 A 和 B，使用 MapReduce 编程合并文件，得到输出文件 C

1. 输入文件A和B如下

2. 通过MapReduce编程合并文件得到outputC

3. 源代码

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一、对于 sogou_500w_utf 数据，使用 MapReduce 编程模型完成对以下数据的分析任务

1. 统计 2011-12-30 日搜索记录，每个时间段的搜索次数

（每小时为一个单位，比如 0 点钟多少次，1 点钟多少次，2 点钟多少次，一直到 23 点多少次）

（1）运行截图

hadoop jar /home/2130502441ryx/SearchCountJob.jar org/ryx/SearchCountJob /sogou.500.utf8 /output5

 

hdfs dfs -ls /output5

hdfs dfs -cat /output5/part-r-00000

（2） 源代码

① SearchCountMapper

② SearchCountReduct

③ SearchCountJob

2. 统计 2011-12-30 日 3 点至 4 点之间，哪些 UID 访问了搜狗引擎。

（1）运行截图

hadoop jar /home/2130502441ryx/UIDCountJob.jar org/ryx/SogouDriver /sogou.500.utf8 /output7

(下面截图贴错了，上面的运行命令才是正确的)

hdfs dfs -ls /output7

hdfs dfs -cat /output7/part-r-00000

（2）源代码

SogouMapper.java

SogouReducer.java

SogouDriver.java

二、有两个输入文件 A 和 B，使用 MapReduce 编程合并文件，得到输出文件 C

输入文件 A 的样例如下：

20150101 x

20150102 y

20150103 x

20150104 y

20150105 z

20150106 x

输入文件 B 的样例如下：

20150101 y

20150102 y

20150103 x

20150104 z

20150105 y

根据输入文件 A 和 B 合并得到的输出文件 C 的样例如下：

20150101 x

20150101 y

20150102 y

20150103 x

20150104 y

20150104 z

20150105 y

20150105 z

20150106 x

1. 输入文件A和B如下

hdfs dfs -cat /inputA

hdfs dfs -cat /inputB

2. 通过MapReduce编程合并文件得到outputC

hadoop jar /home/2130502441ryx/MergeFiles.jar org/ryx/MergeFiles /inputA /inputB /outputC

hdfs dfs -cat /outputC/part-r-00000

3. 源代码

① MergeMapper

② MergeReducer

③ MergeFiles