Hadoop应用案例分析:在Yahoo的应用, 关于Hadoop技术的研究和应用,Yahoo!始终处于领先地位,它将Hadoop应用于自己的各种产品中,包括数据分析、内容优化、反垃圾邮件系统、广告的优化选择、大数据处理和ETL等;同样,在用户兴趣预测、搜索排名、广告定位等方面得到了充分的应用。   在Yahoo!主页个性化方面,实时服务系统通过Apache从数据库中读取user到inter
转载 2024-01-16 16:00:52
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Hadoop中的MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算 文章目录一、ReduceJoin 是什么二、ReduceJoin案例分析1、需求分析2、撸代码1)Bean对象2)Mapper3)Reducer 一、ReduceJoin 是什么在现实世界,很多事情都是有关联的,这些关联的事务被抽象成数据的话,如果放在一个文件中是很麻烦的,所以人们一般会用多个文件进行存储,Join做的工
转载 2023-07-21 14:21:07
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# Hadoop 生产应用案例的实现步骤 Hadoop 是一个开源的分布式计算框架,广泛应用于大数据处理。在此,我们将通过一个生产应用案例来教会刚入行的小白如何使用 Hadoop。本文将详细介绍实现的流程、所需的代码以及相关的关系图和类图。 ## 实现流程 以下是实现 Hadoop 生产应用案例的基本流程: | 步骤 | 描述 | | ---- |
原创 2024-08-11 06:42:48
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Hadoop是目前大数据分析领域中应用最广泛的一种分布式架构,而经过相当长时间的发展,Hadoop在功能上也越来越成熟。尤其在过去三年里,它得到前所未有的发展,并被很多公司大规模采用。然而时代在变化,Hadoop在多云的未来该何去何从?根据市场调研公司Forrester估计,2017年用户将在Hadoop软件和相关服务上花费8亿美元。这并不奇怪,因为在过去这段时间里,Hadoop供应商们充分利用C
 项目案例:HDFS分布式文件系统Hadoop的简介:Hadoop是apache软件基金会的开源分布式计算平台hadoop集群包括两种角色Mater和Slave。一个HDFS集群由一个运行于Master上的NameNode和若干个运行于Slave节点的DataNode组成。NameNode负责管理文件系统命名空间和客户端对文件系统的访问操作;DataNode管理存储的数据。文件以块形式在
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原创 2023-05-29 11:06:47
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  1. Last.fm        1.1背景   创建于2002年,提供网络电台和网络音乐服务的社交网络。每个月有2500万人使用Last.fm,产生大量数据。现在有了中文版http://cn.last.fm/,界面很不错!   2006年初,Last.fm开始使用Hadoop,几个月后投入实际应用。Hadoo
先了解一下大数据的发展史通常认为2003年google发表的那“三篇经典论文”是大数据技术的开端,之后不久便诞生了开源的map-reduce的计算框架,hdfs文件存储系统,hbase数据存储系统;2010年spark开源,并逐渐替代hadoop的map-reduce计算框架;至今在大数据批处理领域,spark至少占据了半壁江山甚至是绝大部分江山。同一时期,2010年前后,诞生了kafka、fli
我们通过学习借鉴,哪些项目或应用都使用了ZooKeeper,可以了解我们的应用使用ZooKeeper是否能真正地带来价值,当然,有些项目可能也未必非常适合使用ZooKeeper,我们要批判地学习、借鉴和吸收。 下面是一些使用了ZooKeeper实现的案例:HDFS HA(QJM) Hadoop 2.x之前的版本,HDFS集群中Namenode是整个集群的中央元数据存储和服务节点,它存在SPOF的
课程说明项内容课程类型视屏课程内容类型Hadoop课程名称Hadoop大数据实战开发地址时长2400费用免费学习心得看了那么多的Hadoop课程,除了linux和hadoop安装配置外,内容基本都集中在HDFS和MapReduce上,还有少量的YARN内容。我主要关注HDFS和MapReduce,因为学习Hadoop的目的不是为了做运维,也不是为了搭建Hadoop系统,是为了数据处理任务的排错和优
转载 2023-07-14 16:16:19
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我个人接触hadoop仅仅不到一年,因为是业余时间学习,故进度较慢,看过好多视频,买过好多书,学过基本知识,搭建过伪分布式集群,有过简单的教程式开发,恰逢毕业季,面试过相关岗位,自认为路还很远,还需一步一步积累。今天总结一篇关于hadoop应用场景的文章,自认为这是学习hadoop的第一步,本文主要解答这几个问题:hadoop的十大应用场景?hadoop到底能做什么?2012年美国著名科技博客Gi
有一份源数据文件,描述的是某餐饮公司各个分店在2019年和2020年的营业数据,源数据如下,请根据需求,编写MapReduce代码。劲松店,600,350,2019年 劲松店,800,250,2020年 王府井店,1900,600,2020年 王府井店,2000,900,2019年 回龙观店,6700,1800,2020年 西单店,3000,1000,2019年 西单店,5000,10
转载 2023-08-18 19:37:26
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如果您的Hadoop项目将有新的突破,那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的,如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情,他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm,每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情,但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同,但根据我的经验,它们是最常
转载 2023-09-13 23:50:49
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@寒小阳 总体流程Map阶段代码排序阶段Reduce阶段本地模拟测试代码Hadoop集群运行案例 这是一个非常经典的例子,几乎在任何的hadoop教材上都会看到它,即使如此,它依旧是最经典最有代表性的案例,学习大数据处理,可以从先理解清楚它入手。总体流程咱们来看看对特别大的文件统计,整个过程是如何分拆的。 大家想想词频统计的过程,如果是单机完成,我们需要做的事情是维护一个计数器字典,对每次出现
转载 2023-07-24 13:46:47
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  目录  MapReduce理论简介  MapReduce编程模型  MapReduce处理过程  运行WordCount程序  准备工作  运行例子  查看结果  WordCount源码分析  特别数据类型介绍  旧的WordCount分析  新的WordCount分析  WordCount处理过程  MapReduce新旧改变  hadoop MapReduce实例详解  1、MapRedu
1、MapReduce理论简介 1.1 MapReduce编程模型MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果。简单地说,MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。在Hadoop中,用于执行MapReduce任务的机器角色有两个:一个是JobTracker;另一个是TaskTrac
转载 2023-09-13 23:01:31
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其实我们要知道大数据的实质特性:针对增量中海量的结构化,非结构化,半结构数据,在这种情况下,如何快速反复计算挖掘出高效益的市场数据?      带着这个问题渗透到业务中去分析,就知道hadoop需要应用到什么业务场景了!!!如果关系型数据库都能应付的工作还需要hadoop吗?      比如这时候关系型数据库计算出这个额度或许就需要几分钟
一、项目背景与数据情况 1.1 项目来源  本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖、回帖,如图1所示。图1 项目来源网站-技术学习论坛  本次实践的目的就在于通过对该技术论坛的apache common日志进行分析,计算该论坛的一些关键指标,供运营者进行决策时参考。PS:开发该系统的目的是为了获取一些业务相关的指标
转载 2023-09-10 08:01:37
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一、工程开始之前  没有着手开始码代码之前,我一直都很怀疑自己能不能在规定时间内把工程完成。在仔细思考过整个工程的实现方法后,我大致预计的使用时间为:  ①一个主类,仅包含一个Main方法,处理和输出结果;(半小时)  ②一个fileoperate类,顾名思义,用作文件处理,包括findallfiles方法--用队列查找出目录文件夹下的所有文件;和findwords方法--处理每个文件里的词频统计
1. Hadoop会有哪些重大故障,如何应对?1)namenode单点故障:通过zookeeper搭建HA高可用,可自动切换namenode。 2)ResourceManager单点故障:可通过配置YARN的HA,并在配置的namenode上手动启动ResourceManager作为Slave,在Master 故障后,Slave 会自动切换为Master。 3)reduce阶段内存溢出:是由于单个
转载 2023-09-01 08:47:02
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