hadoop MapReduce工资统计
时间: 2023-07-12 15:00:24 浏览: 62
Hadoop MapReduce是一个非常重要的大数据处理框架,可以对大规模数据进行并行处理和分析。因此,与Hadoop MapReduce相关的工作,如大数据工程师、数据仓库工程师、数据分析师等职位的薪资相对较高。
根据国内外的招聘网站和薪资调查报告,Hadoop MapReduce相关职位的薪资水平大致在20,000元到50,000元人民币之间,具体薪资水平还会受到地区、公司规模、个人经验等因素的影响。
需要注意的是,随着大数据技术的不断发展,Hadoop MapReduce作为一种大数据处理框架已经不再是唯一的选择,其他大数据技术如Spark、Flink等也相对应用广泛,因此相关职位的薪资水平也会受到技术变化的影响。
相关问题
hadoop MapReduce工资统计代码
以下是一个使用Hadoop MapReduce框架来统计工资数据的简单示例代码:
Mapper部分:
```java
public class SalaryMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] fields = line.split(",");
int salary = Integer.parseInt(fields[2]);
// 将薪资范围映射为对应的key
if (salary < 10000) {
word.set("<10000");
} else if (salary < 20000) {
word.set("10000-20000");
} else if (salary < 30000) {
word.set("20000-30000");
} else {
word.set(">30000");
}
context.write(word, one);
}
}
```
Reducer部分:
```java
public class SalaryReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
```
Driver部分:
```java
public class SalaryCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "Salary Count");
job.setJarByClass(SalaryCount.class);
job.setMapperClass(SalaryMapper.class);
job.setCombinerClass(SalaryReducer.class);
job.setReducerClass(SalaryReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
```
以上代码用于统计薪资范围在<10000, 10000-20000, 20000-30000, >30000之间的员工数量。输入文件为CSV格式的员工信息文件,每行为一个员工的id、姓名和薪资。输出文件为每个薪资范围对应的员工数量。
hadoop mapreduce词频统计
Hadoop MapReduce是一种分布式计算框架,用于处理大规模数据集。它基于两个核心思想:第一,将计算任务分解成可并行处理的较小子任务;第二,将这些子任务分配给多台计算机进行并行处理。这种方式能够有效地降低计算时间和成本,提高数据处理效率。