# Hadoop Java开发实例
## 引言
在现代的大数据时代,处理和分析海量数据已经成为日常工作中的重要环节。而Hadoop作为一个可扩展的分布式计算系统,为我们提供了一个高效、可靠的解决方案。本文将介绍Hadoop Java开发的实例,并提供相应的代码示例。
## Hadoop简介
Hadoop是一个基于Java的开源框架,用于处理大规模数据集的分布式计算。它采用了分布式存储和计算            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1.基础环境虚拟机:Vmware Pro 15.5 操作系统:Ubuntu16.04LTS,3台,内存建议分配2G,硬盘大小建议40G2.系统更新首次安装好Ubuntu之后,执行下面命令,进行系统更新:3.配置JDK众所周知,Hadoop是基于Java编写,Hadoop、MapReduce运行需要JDK,因此在安装Hadoop之前,必须安装和配置JDK。(JDK可与Oracle官网下载) (1)下            
                
         
            
            
            
            这段时间学习了一些大数据开发的基础知识,这篇学习笔记的主要内容是把这些知识进行回顾和整理。 学习的内容:  (1)HDFS  (2)YARN  (3)MapReduce1. HDFS介绍1.1 Hadoop2定义:Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个分布式系统基础架构。Hadoop2的框架最核心的设计就是HDFS,MapReduce,YARN。为海量的数据提供了存储和计算。
Hadoop            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            hadoop(离线数据分析处理)Spark 实时数据构建Hadoop集群HDFS操作与编程MapReduce程序设计及优化MapReduce高级应用及方便
hadoop的优势:弹性-易扩展和卸载健壮-自动恢复和监测简单-编写并行分布式代码Hadoop Common为Hadoop其他项目提供一些常用的工具,如配置工具Configuration,远程过程过程调用RPC序列化机制,Hadoop抽象文件系            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            根据虾皮博客中教程,成功搭建了一个12台电脑的Hadoop云平台,而且成功运行了软件自带的wordcount程序,处理10M数据。但是当程序处理40M时候,却出错了。出错提示“Java Heap Space”,即集群中各个节点的堆内存不足,因此我们需要手动增加堆内存。具体方式是在Hadoop下各个节点的mapred-site.xml文件中,添加部分内容:<property>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            虚拟化为Hadoop注入了前所未有的活力,从IT生产管理的角度,表现为以下几点:·Hadoop和其他消耗不同类型资源的应用一起部署共享数据中心可以提高总体资源利用率;·灵活的虚拟机操作使得用户可以动态的根据数据中心资源创建、扩展自己的Hadoop集群,也可以缩小当前集群、释放资源支持其他应用如果需要;·通过与虚拟化架构提供的HA、FT集成,避免了传统Hadoop集群中的单点失败,再加之Hadoop            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本教程源码地址下载:https://github.com/wanglixin1999/HelloGL  OpenGL ES 是可以在iphone上实现2D和3D图形编程的低级API。 如果你之前接触过 cocos2d,sparrow,corona,unity 这些框架,你会发现其实它们都是基于OpenGL上创建的。 多数程序员选择使用这些框架,而不是直接调用OpenGL,因为OpenGL实在是太难            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             安装包下载当前最新版本为:0.20.6http://www.elasticsearch.org/download/ 官方视频教程http://www.elasticsearch.org/videos/Window环境下载完解开有以下个包:bin是运行的脚本,config是设置文件,lib是放依赖的包。启动解压目录下的bin名称的文件夹,双击elasticsearch.bat文            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
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            在使用Elasticsearch(简称ES)和Hadoop进行数据处理时,通常会遇到需要将两者结合起来进行数据的存储和查询操作。ES提供了一个与Hadoop集成的插件,称为es-hadoop,它可以让Hadoop通过Elasticsearch来执行MapReduce任务,同时也可以让Elasticsearch读取Hadoop输出的数据。下面将详细介绍如何实现"es hadoop"的步骤和代码示例。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            大数据开发工程师的职责大数据开发工程师的职责1职责:1、负责数据采集、数据存储、数据查询、数据计算等基础平台的设计和开发工作;2、利用Hadoop、Spark、Flink等技术进行离线和实时数据开发 ;3、负责大数据平台的规划升级、平台维护和优化 ;4、和其他部门或团队沟通、资源协调并落实工作。任职要求1、本科及以上学历;2、3年以上大型大数据平台建设实施经验 ;3、掌握常用大数据组件hadoop            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一:概念(1)集群(Cluster): ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过,为了处理大型数据集,实现容错和高可用性,ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。(2)节点(Node): 形成集群的每个服务器称为节点。索引(index): 在 ES 中, 索引是一组文档的集合(3)分片(shard) 当有大量的文档时,由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadopp=HDFS+MapReduce+Yarn+Common1.Hadoop HDFS: 一个高可用、高吞吐量的分布式文件系统。数据切割、制作副本、分散存储 图中涉及到几个角色 NameNode(nn):存储文件的原数据,比如文件名、文件目录结构、文件属性(生产时间、副本数、文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。 SecondaryNameNode(2nn):辅助Na            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、前言ES-Hadoop 是连接快速查询和大数据分析的桥梁,它能够无间隙的在 Hadoop 和 ElasticSearch 上移动数据。ES Hadoop索引 Hadoop 数据到 Elasticsearch,充分利用其查询速度,大量聚合能力来使它比以往更快,同时可以使用 HDFS 作为 Elasticsearch 长期存档。ES-Hadoop可以本地集成 Hadoop 生态系统上的很多流行组件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1、什么是搜索?2、如果用数据库做搜索会怎么样?3、什么是倒排索引、全文检索和Lucene?4、什么是Elasticsearch?这是我的es系列文章开篇,我会尽量用聊天的方式跟大家去聊明白这门技术。说到底mysql,redis,lucene,hadoop本质上就是一个存储介质,核心功能就是CRUD,只是各自的实现方式不一样,es同理,不过是去透彻理解ES的CRUD细节的一个过程,just s            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            hadoop 实战练习(二)引言: 哈哈,时隔几日,坏蛋哥又回来了,继上一篇hadoop实战练习(一),坏蛋哥准备继续写一个实战练习实例。苏格拉底曾说:所有科学都源于需求。那么我们就抛出今天实战项目的需求:百度采集了一段时间用户的访问日志。需要将数据进行清洗变成结构化的数据,方便后面模型或报表的制作。那么就让我们开始吧!码字不易,如果大家想持续获得大数据相关内容,请关注和点赞坏蛋哥(haha…)文            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            系列文章目录Hadoop第一章:环境搭建Hadoop第二章:集群搭建(上)Hadoop第二章:集群搭建(中)Hadoop第二章:集群搭建(下)Hadoop第三章:Shell命令Hadoop第四章:Client客户端Hadoop第四章:Client客户端2.0Hadoop第五章:词频统计Hadoop第五章:序列化Hadoop第五章:几个案例Hadoop第五章:几个案例(二) Hadoop第五章:Jo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在  
    http://archive.apache.org/dist/ 去下载 hadoop,hadoop运行需要安装 JDK 
        
        
      1> 解压软件到目录 
         $ tar -zxf hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            为了方便远程提交代码运行,我们在Eclipse下搭建Hadoop开发环境。1.JDK安装配置首先得先安装并配置好JDK,然后下载安装Eclipse。这一部分不做过多介绍,使用java这一步应该都已经达成,接下来开始对Hadoop开发环境进行搭建。2.Hadoop插件安装和配置Eclipse —> Windows —> Preferences               
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop实战实例 Hadoop实战实例 Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样, MapReduce的run-time系统            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2016-04-30 12:16:00
                            
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            Hadoop源码解读(Job提交)Job提交入口boolean flag = job.waitForCompletion(true);进入waitForCompletion(true)方法if (state == JobState.DEFINE) {
      submit();
}判断当前的Job状态是否为DEFINE,如果是DEFINE状态就进入submit()方法。进入submit()方法            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-07-18 21:39:32
                            
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