使用方法性能比较使用方法或｜，点.，加+，乘*，在字符串中出现时，如果这个字符串需要被split，则split时候，需要在前面加两个反斜杠。与&，在split时候，不需要转义。一.java split1. java split简单用法//一般分隔符 " "
String a="hello world ni hao";
String[] arra
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2023-05-31 22:21:16
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Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。在Hadoop中，数据被分成多个块，这些块被称为HDFS块（Hadoop分布式文件系统块）。HDFS块是Hadoop中的最小数据单元，它用于实现数据的分布式存储和处理。
Hadoop的数据分割是通过InputFormat和RecordReader来实现的。InputFormat用于将输入数据划分为数据块，而RecordReader则将
原创
2023-08-17 10:16:02
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文章目录前言一、HDFS概述1.1 HDFS产出背景及定义1.2 HDFS优缺点1.2.1 优点1.3 HDFS组成架构1.4 HDFS文件块大小二、 HDFS的Shell操作2.1 基本语法2.2 命令大全2.3 常用命令实操2.3.1 准备工作2.3.2 上传2.3.3 下载2.3.4 HDFS直接操作三、HDFS客户端操作3.1 HDFS客户端环境准备3.2 HDFS的API操作3.2.1
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2023-09-22 12:49:12
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一.什么是HadoopHadoop 是一个适合大数据的分布式存储和计算平台。 Hadoop的广义和狭义区分： 狭义的Hadoop:指的是一个框架，Hadoop是由三部分组成：HDFS：分布式文件系统--》存储；MapReduce:分布式离线计算框架--》计算；Yarn:资源调度框架。
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2023-05-29 10:37:42
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了解对比Hadoop不同版本的特性，可以用图表的形式呈现。Apache Hadoop的四大分支构成了三个系列的Hadoop版本：0.20.X系列 主要有两个特征：Append与Security0.21.0/0.22.X系列 整个Hadoop项目被分割成三个独立的模块： 1.Common模块 2.HDFS模块 3.Mapreduce模块0.23.X系列 包含基础库Com
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2023-09-15 09:12:11
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import java.io.*;import java.util.*; class SplitFile{ public static void main(String[] args) throws Exception { //splitFile(); mer...
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2014-07-24 08:01:00
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1，Hadoop的解释广义上的：以hadoop软件为主的生态圈，包括什么：spark，sqoop，hive，Mahout等等狭义上的：就是hadoop就代表apache的hadoop，包括hdfs，mapreduce，yarn，这仨2，apache项目说到hadoop不能不提apache基金会，经常会有非常多的开源项目，包括我们的hadoop，spark，hive，flink等等。在这里提一句 h
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2023-07-24 10:07:34
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文章目录一、HDFS写数据流程1. 剖析文件写入2. 网络拓扑-节点距离计算3. 机架感知（副本存储节点选择）二、HDFS读数据流程 前言：在《Hadoop系列》的第一篇博文里，就已经提到了 【hadoop】（一）分布式文件系统 HDFS，但作为面试中经常遇到的数据流的问题，特地拎出来专门写一篇文章，详细解读 HDFS 数据流的知识点，帮助小伙伴们跳出面试中的那些大坑。 一、HDFS写数据流程
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2023-09-20 10:37:59
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文章目录1.storm集群架构2.storm编程模型Topologies（拓扑）Streams（流）SpoutsBoltsStream groupingsTasksWorkers3.storm入门实例集群安装项目创建定义WordReaderSpout定义WordSplitBolt定义WordCountBolt定义main本地集群运行生产集群运行4.storm其他应用场景 1.storm集群架构A
一、使用的分词包——庖丁分词器介绍1.1、简介：庖丁系统是个完全基于lucene的中文分词系统，它就是重新建了一个analyzer，叫做PaodingAnalyzer，这个analyer的核心任务就是生成一个可以切词TokenStream。1.2、优点：这里之所以使用庖丁主要考虑到庖丁的分词效率比其他的分词器要高，1.3、缺点：其分词有一个缺点：例如下面一段文字:“发展社区老年活动场所和服务设施”
随着这些年全世界数据的几何式增长，数据的存储和运算都将成为世界级的难题。之前小鸟给大家介绍过一些分布式文件系统，解决的是大数据存储的问题，今天小鸟给大家介绍一些分布式计算框架：Hadoop框架提起大数据，第一个想起的肯定是Hadoop，因为Hadoop是目前世界上应用最广泛的大数据工具，他凭借极高的容错率和极低的硬件价格，在大数据市场上风生水起。Hadoop还是第一个在开源社区上引发高度关注的批处
任何程序只要可以从标准输入流中读取数据并且可以写入数据到标准输出流就可以通过hadoop流使用其他语言编写mapreduce程序的map函数和reduce函数。map的输出作为reduce的输入。####使用shell的hadoop流测试：1 本地新建的input目录中创建3个文件：ashin@linux:~/test/hadoop/input$ echo "ashin hello blog ha
原创
2013-05-15 16:44:53
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Flink流计算学习 一一、flink是什么？二、使用步骤1.安装hadoop2.配置文件3.创建测试文件4.实现代码导入依赖创建文件实现代码三、结语 一、flink是什么？Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架，能够支持流处理和批处理两种应用类型。由于流处理和批处理所提供的SLA(服务等级协议)是完全不相同， 流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证
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2023-07-12 13:43:34
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1.定义是一个分布式运算程序的编程框架，能将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完成的分布式运算程序。2.优缺点2.1优点2.1.1易于编程只需要简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序。2.1.2高容错性mr程序可以部署在多台机器上，其中一台挂了，可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上运行，由hadoop内部自动完成。2.1.3良好的扩展性可以通过增加机器来有效扩展其计算能力。2
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2023-08-08 17:13:50
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一、前言1、从今天开始进行流式大数据计算的实践之路，需要完成一个车辆实时热力图2、技术选型：HBase作为数据仓库，Storm作为流式计算框架，ECharts作为热力图的展示3、计划使用两台虚拟机来打一个小型的分布式系统，使用Ubuntu系统二、HBase简介1、HBase是基于HDFS（Hadoop分布式文件系统）的NoSQL数据库，采用k-v的存储方式，所以查询速度相对比较快。2、下面画图比较
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2023-08-09 15:30:33
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Hadoop自带了一个历史服务器，可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录，比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。默认情况下，Hadoop历史服务器是没有启动的，我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器。 &
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2023-07-12 14:54:49
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1. MapReduce 与 HDFS 简介 什么是 Hadoop ？ Google 为自己的业务需要提出了编程模型 MapReduce 和分布式文件系统 Google File System，并发布了相关论文（可在 Google Research 的网站上获得：GFS、MapReduce）。Doug Cutting 和 Mike Cafarella 在开发搜索引擎 Nutch 时对这两篇论文
# 如何实现“Hadoop流提交任务”
## 1. 流程步骤
```mermaid
journey
title Hadoop流提交任务流程
section 1. 下载数据
section 2. 准备Hadoop环境
section 3. 编写MapReduce程序
section 4. 编译程序
section 5. 将程序放入HDFS
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2019-07-30 10:56:00
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目录前言1. MapReduce工作流程详解1.1 MapTask工作机制详解1.1.1 流程图1.1.2 执行步骤1.2 ReduceTask工作机制详解1.2.1 流程图1.2.2 执行步骤1.3 MapReduce Shuffle机制1.3.1 Shuffle的弊端 前言部分内容摘自尚硅谷、黑马等等培训资料1. MapReduce工作流程详解1.1 MapTask工作机制详解1.1.1 流
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2023-08-20 21:54:26
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