看hadoop in action这本书，写的不错，就是没有兼容新的API，有点遗憾。第一个例子讲倒排索引问题，本质上是求一个图的入度问题，将一个有向图邻接矩阵转置对每行求和。简单的协同推荐也是这样的思想。基本的MapReduce编程遵循一个模板。逻辑由聚合函数来描述：分配型、代数型、全集型。复杂MapReduce作业的链接：A->B->C（顺序型）、(A, B)->C（依赖型）
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2023-07-12 11:33:55
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1、开发IDE，我使用的是PyCharm。
2、运行原理
使用python写MapReduce的“诀窍”是利用Hadoop流的API，通过STDIN(标准输入)、STDOUT(标准输出)在Map函数和Reduce函数之间传递数据。我们唯一需要做的是利用Python的sys.stdin读取输入数据，并把我们的输出传送给sys.stdout。Hadoop流将会帮助我们处理别的任何事情。
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2023-05-24 23:14:44
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写在编程前面：在编程之前，必须要了解的几个hadoop命令。bin/hadoop fs -mkdir /in 在HDFS根目录创建名字为in的文件夹bin/hadoop fs -put input/* /in 把input里面的文件上传到HDFS 的in文件夹里面bin/hadoop fs -ls / 查看HDFS的文件目录bin/hadoop fs -cat /outpu
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2023-09-06 19:31:10
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内容概述使用的是 linux 可视化开发环境 (UbuntuKylin 16.04 )不含 hadoop 环境配置以及 Java 环境配置如何启动与关闭 hadoopJava 代码 hdfs 简单例子使用的是 eclipse IDE启动与关闭 hadoop hdfs首先找到 hadoop 的安装位置，本例中 hadoop 的安装位置为 /home/ubuntu/data/hadoop 即 ~/da
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2023-09-06 09:15:10
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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。这样的模式
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2024-06-13 15:49:34
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一、HDFS最基本运行流程1.组成： NameNode： 存放文件的元数据信息(数据分成了多少个block，多少副本，不同的block分到了哪些DataNode上)，也即hdfs文件系统中的文件与真实的block之间的映射关系。其格式为： filename,replicas,block_id,id2host(文件名，副本数，block_id，block到主机NameNode的映射)，结合上图好好体
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2024-01-04 09:22:05
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一、安装jdk1、安装jdk将/data/hadoop目录下jdk-8u161-linux-x64.tar.gz 解压缩到/opt目录下。sudo tar -xzvf /data/hadoop/jdk-8u161-linux-x64.tar.gz -C /opt下面将jdk1.8.0_161目录重命名为java，执行：sudo mv /opt/jdk1.8.0_161/ /opt/java2、修
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2023-07-12 03:43:24
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# 如何实现“hadoop 看程序运行清单”
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“hadoop 看程序运行清单”。这个过程可以通过以下步骤来完成：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 登录到 Hadoop 集群的主节点 |
| 2 | 打开 YARN 网页界面 |
| 3 | 选择要查看的应用程序 |
| 4 | 查看该应用程序的运行详情
原创
2024-04-01 04:10:18
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导入tensorflow，这将导入 TensorFlow 库，并允许使用其精彩的功能：
import tensorflow as if由于要打印的信息是一个常量字符串，因此使用 tf.constant：
message = tf.constant('Welcome to the exciting world of Deep Neural Networks!')为了执行计算图，利用 with 语句定
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2023-06-30 18:32:45
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本文环境是在Ubuntu10.04环境下运行的。 在Linux上安装Hadoop之前，首先安装两个程序： 1、JDK1.6（或更高版本）。Hadoop是用Java编写的程序，Hadoop编译及MapReduce的运行都需要使用JDK。因此在安装Hadoop之前，必须安装JDK1.6或更高版本。应用层和传输层基础上的安全协议。SSH 是目前较可靠，专为远程登录会话和其他网络服务提供安全性的协议。
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2023-07-12 12:39:53
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（1）配置集群 （a）配置hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-env.sh 配置一下JAVA_HOMEexport JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdatasoftware/jdk1.8.0_161（b）配置yarn-site.xml （c）配置：mapred-env.sh
原创
2021-06-03 13:33:57
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# Flink 程序与 Hadoop 的关系及实现步骤
## 1. 引言
Apache Flink 是一个分布式数据处理引擎，主要用于实时数据流处理和批数据处理。而 Hadoop 是一个分布式计算和存储框架，通常用于大数据处理。很多小白在初次学习时会产生疑问：Flink 程序运行是否依赖 Hadoop？实际上，Flink 可以独立运行，但在某些情况下，它可以与 Hadoop 集成，以利用 Had
去年补休的C语言，今年开学开始做C语言课设，拿到的课设是“词频统计程序”，所以最近就写了一个词频统计的。 但是总是出现意想不到的bug，能运行但是就是答案错误，自己一直在输出中间变量debug，一直没有找到原因，可能自己在MAP方面掌握的还不好，自己寒假在家写过利用
# Hadoop运行Python MapReduce程序的指南
在大数据处理领域，Apache Hadoop 是一个强大的分布式处理框架，能够处理大量的数据。Python 是一种灵活且功能强大的编程语言，能够轻松地与 Hadoop 集成。在本篇文章中，我们将逐步了解怎么在 Hadoop 中运行 Python MapReduce 程序。
## 整个流程
下面是运行 Python MapRedu
1.启动hadoop守护进程 bin/start-all.sh2.在hadoop的bin目录下建立一个input文件夹JIAS-MacBook-Pro:hadoop-0.20.2 jia$ mkdir input3.进入input目录之后，在input目录下新建两个文本文件，并想其写入内容JIAS-...
原创
2021-09-04 10:44:29
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hadoop的运行模式，本地模式运行、单节点伪分布式模式运行、集群间完全分布式模式运行。实际开发中到底使用哪种模式呢？都需要配置什么文件呢？
原创
2021-08-11 09:29:09
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在使用Hadoop进行大数据处理时，运行程序时偶尔会遇到“ClassNotFound”异常。这通常意味着某些必需的类未能加载，可能是因为类路径配置不当、依赖缺失或其他配置错误。本文将详细记录解决“hadoop运行程序显示classnotfound”问题的过程，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
### 环境准备
在开始之前，确保您的硬件和软件环境满足以下要求：
Hadoop（二）Hadoop运行模式1.完全分布式模式环境搭建1.1 常用命令1.2 SSH免密登录1.3 集群配置1.4 群起集群1.5 集群故障处理2.配置历史服务器3.配置日志聚集4.一键启动集群 Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式 本地模式：单机运行，只是用来演示一下官方案例。生产环境不用伪分布式模式：也是单机运行，但是具备Hadoop集群的所有功能，一
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2024-09-26 10:45:31
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虚拟机 02---Hadoop 搭建---打开虚拟机,用xshell连接到我们创建的虚拟机,并以上次我们创建的hadoop用户下.首先,我们创建一个文件夹opt: mkdir opt然后我们使用Ctrl+Alt+f jdk下载链接: https://pan.baidu.com/s/1_DLHLweRQpoJLNUARx6Ofg 密码: 3xrx直接将下载好的jdk
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2024-05-18 23:03:39
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在Hadoop上运行NLTK在Hadoop上运行Python进程，有很多种方法。本节将会谈论一些在Hadoop运行Python的主流方式，如流MapReduce作业，在Hive中的Python UDF，以及Python Hadoop包装器。通常，以map函数和reduce函数的形式，编写Hadoop作业。对于给定的任务，用户必须写出map和reduce函数的实现。通常，这些mapper和reduc
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2023-10-26 15:55:30
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