题目
- 使用HADOOP的MAPReduce，实现以下功能：
（1）基于大数据计算技术的条件查询：使用mapreduce框架，实现类似Hbase六个字段查询的功能
（2）时段流量统计：以hh:mm:ss格式输入起始时间和结束时间，统计这段时间之内的总搜索次数（就是记录数）、各个查询词搜索次数，各个网站（URL）的访问量。
注意：同一个网站的URL算在同一个网站上
如women.sohu.com/20070508/n249762812.shtml，
s.sohu.com/20080220/n255256097.shtml，
peng.blog.sohu.com等不同的sohu网页都统计为sohu网站的访问次数。
（3）用户使用频率统计：统计每个用户一天内的搜索次数
（4）访问行为统计：根据该页面在搜索结果中的排名(第4字段)，统计不同排名的结果被访问的情况。如排名第一的结果被访问次数，排名第二的结果被访问次数
说到mapreduce,我们就必须先把wordcount弄懂之后，那么剩下的就是举一反三
观看视频
确保看懂视频中的词频统计，讲得真的非常好。
注意
由于大文件不能直接在idea上面跑，所以先在小文件上面操作，而且是直接对hdfs操作即可
分析
（1）中的判断条件多了一点，然后将reduce的输出结果改成NullWritable就可以
（2）难点：主要是：同一个网站的 URL 算在同一个网站上，采用的办法就是列出所有的域名(可以到网站爬取)后缀用 split 进行切割，然后去的切割结果的第一部分，接着再按“.”划分得到最后的一个切割结果，即为需要的部分。
例如
原本网址：entertainment.anhuinews.com/system/2004/12/01/001062418.shtml
split域名切割：entertainment.anhuinews. /system/2004/12/01/001062418.shtml
取第一部分：entertainment.anhuinews.
按.切割：entertainment anhuinews
取最后一部分anhuinews
统计
（3）就是一个简单的词频统计
（4）将排名+URL这两个字段拼接成一个字符串之后，就又是一个词频统计