以下是我云计算实验的作业，完成作业的过程中碰到了许多问题，但是最后都一一解决了，这个过程蛮痛苦的，但是完成的一瞬间如释重负，有问题欢迎大家与我交流！一、题目要求及说明（1）每人在自己本地电脑上正确安装和运行伪分布式Hadoop系统。（2）安装完成后，自己寻找一组英文网页数据，在本机上运行Hadoop系统自带的WordCount可执行程序文件，并产生输出结果。（3）实现并测试矩阵相乘程序（选做）二、
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2023-10-13 21:39:22
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标签（空格分隔）： 大数据 从头开始系列 1MapReduce的一生1FileBlock2InputFormat3 RecordReader4 MapperKeyInValueInKeyOutValueOut5 ReducerkeyInIteratorValueInkeyOutValueOut6 RecordWriter7 OutputFormat2总结 1、MapReduce的一生本篇文章是根据
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2023-07-21 14:51:15
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MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型。Hadoop可以运行各种语言版本的MapReduce程序。MapReduce程序本质上是并行运行的，因此可以将大规模的数据分析任务分发给任何一个拥有足够多机器的数据中心。MapReduce的优势在于处理大规模的数据集。 &nb
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2023-08-18 19:42:53
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从网上搜到的一篇hadoop的编程实例，对于初学者真是帮助太大了，看过以后对MapReduce编程基本有了大概的了解。看了以后受益匪浅啊，赶紧保存起来。 1、数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。下面就进入这个实例的MapReduce程序设计。1
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2024-03-13 17:52:49
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一、实验目的：在Windows或Linux中访问HDFS集群；熟悉集群的启停；掌握常用文件操作命令。二、实验内容：熟悉配置方法以及启动停止方法；掌握Shell命令和JAVA-API方式访问HDFS三、实验要求： 熟悉HDFS文件操作的常用Shell命令，利用Web界面查看和管理Hadoop文件系统，以及利用Hadoop提供的Java API进行基本的文件操作。四、实验环境：软件环境：Hadoop2
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2023-09-22 13:29:20
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Hadoop MapReduce 虽然已经可以满足大数据的应用场景。但人们在 Spark 出现之后，才开始对 MapReduce 不满。原来大数据计算速度可以快这么多，编程也可以更简单。而且 Spark 支持 Yarn 和 HDFS，公司迁移到 Spark 上的成本很小，于是很快，越来越多的公司用 Spark 代替 MapReduce。Spark编程模型Spark 和 MapReduce 相比，有
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2023-12-10 21:31:21
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一、什么是hadoopHadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成。 Hadoop框架透明地为应用提供可靠性和数据移动。它实现了名为MapReduce的编程范式：应用程序被分割成许多小部分，而每个部分都能在集群中的任意节点上执行或重新执行。此外，Hadoop还提供了分布式文件系统，用以存储所有计算节点的数据，这为整个集群带来了非常高的带宽。M
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2023-07-24 10:54:10
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1：hadoop 不过是一种框架，一种编程模型！！通过实现他所给定的编程接口（mapper和reducer），实现一定的处理流程！你可以实现分布式处理，但是数据总是需要有地方存储和管理的，所以就有了HDFS分布式文件系统！2：什么是分布式：我的理解就是很多机器协同完成一项工作---也就集群，集群中的机器配置可以你那么高！！！在hadoop中，完成子工作的机器叫做 &nb
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2023-08-10 18:27:14
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Hadoop学习笔记(7) ——高级编程 从前面的学习中，我们了解到了MapReduce整个过程需要经过以下几个步骤： 1.输入(input):将输入数据分成一个个split，并将split进一步拆成<key, value>。 2.映射(map)：根据输入的<key, value>进生处理， 3.合并(combiner)：合并中间相两同的key值。 4.分区(Partit
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2024-01-09 22:46:55
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1.假设有Hadoop系统中有DataNode节点1、2、3，且DataNode节点1、2、3上有Block1，Client请求上传文件file1至Hadoop系统，请说明Hadoop写操作排序(1) Client通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件file1，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在(2) NameNode返回是否可以上
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2023-09-06 10:05:29
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Hadoop简介1. hadoop作为一个数据处理框架，由于大数据量的传输很耗时，hadoop采用的机制为将代码发送到集群环境中去，因为集群中有数据和计算（运行）环境，即代码向集群迁移2. SQL处理结构化数据，hadoop针对文本这类非结构化数据；SQL数据库向上扩展（增加单台机性能）时成本高，hadoop向外扩展（增加多台一般商用机） hadoop用键/值对（MapRe
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2024-05-16 20:55:08
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2.2MapReduce编程模型简介Hadoop系统支持MapReduce编程模型，这个编程模型由谷歌公司发明，该模型可以利用由大量商用服务器构成的大规模集群来解决处理千兆级数据量的问题。MapReduce模型有两个彼此独立的步骤，这两个步骤都是可以配置并需要用户在程序中自定义：Map：数据初始读取和转换步骤，在这个步骤中，每个独立的输入数据记录都进行并行处理。Reduce：一个数据整合或者加和的
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2023-08-26 14:21:48
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Hadoop是一个实现了MapReduce计算模型的开源分布式并行编程框架，借助于Hadoop,程序员可以轻松地编写分布式并行程序，将其运行于计算机集群上，完成海量数据的计算。 Hadoop 简介： 包含一个分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)。 基于Hadoop
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2024-05-23 15:19:05
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1、简答说一下hadoop的map-reduce编程模型 首先map task会从本地文件系统读取数据，转换成key-value形式的键值对集合 使用的是hadoop内置的数据类型，比如longwritable、text等 将键值对集合输入mapper进行业务处理过程，将其转换成需要的key-value在输出 之后会进行一个partition分区操作，默认使用的是hashpartition
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2023-09-20 10:25:35
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Hadoop与Spark两者都是大数据计算框架，但是两者各自都有自己的优势，关于Spark与Hadoop的对比，主要有以下几点：1. 编程方式Hadoop的MapReduce在计算数据时，计算过程必须要转化为Map和Reduce两个过程，从而难以描述复杂的数据处理过程;而Spark的计算模型不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集的操作类型，编程模型比MapReduce更加灵活。2.
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2023-07-20 21:43:33
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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系统会解决输入数据的分布细节，跨越机器集群的程序执行调度，处理机器的失效，并且管理机器之间的通讯请求。这样
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2023-05-30 15:49:13
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在IT技术领域，大数据是热点，大数据技术也是热点，以Hadoop为例，作为主流的第一代大数据技术框架，可以说是入门必学。而学习Hadoop，通常从核心框架HDFS和MapReduce学起，今天我们就主要来讲讲Hadoop MapReduce编程入门。MapReduce入门简介MapReduce是Hadoop的核心框架之一，主要负责分布式并行计算。MapReduce 既是计算框架，也是编程模型，主要
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2023-08-03 20:53:24
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自己的话：层楼终究误少年，自由早晚乱余生 眼泪你别问，joker这个 “男人” 你别恨Hadoop第四天–shell编程Shell是用户与内核进行交互操作的一种接口，目前最流行的Shell称为bash Shell Shell也是一门编程语言<解释型的编程语言>，即shell脚本<就是在用linux的shell命令编程> 一个系统可以存在多个shell，可以通过cat /et
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2023-09-01 21:25:39
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之前已经配置好了Hadoop以及Yarn，可那只是第一步。下面还要在上面运行各种程序，这才是最重要的。Ubuntu安装时默认已经安装了Python, 可以通过Python –version 查询其版本。 因此我们可以直接运行python的脚本了。Python MapReduce Code这里我们要用到 Hadoop Streaming API， 通过STIDN（Standard input）和
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2023-08-13 11:00:29
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原创
2022-10-28 12:02:48
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