现如今，随着云计算技术、物联网技术的兴起，企业需要应对的数据规模越来越大、数据格式越来越复杂、数据收集速度越来越快，也使得它和传统意义的业务数据相比，有了明显的特点。比如ApacheHadoop已成为大数据行业发展背后的驱动力。Hadoop带来了廉价的处理大数据的能力，那么，下面我们来分享一些关于Hadoop处理大数据工具及优势吧。
1、MapReduc
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2023-08-10 09:46:13
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目的说明hadoop程序开发过程前提条件ubuntu或同类OSjava1.6.0_45eclipse-indigohadoop-0.20.2hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar各项版本一定要匹配，否则出了问题都不知道是什么原因。配置配置Java详见：Ubuntu下搭建JAVA开发环境及卸载配置分布式Hadoop详见：hadoop 0.20.2伪分布式安装详解伪分布式与分
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2023-09-01 09:33:47
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主要参考如下文章求每年最高气温的mapreduce实例如下是我的个人实践工具准备jdkhadoop-2.5.2.tar.gzhadoop windows文件（hadoop.dll，winutils.exe等）hadoop开发所需的jar(如下网址可下载) 环境配置hadoop-2.5.2\etc\hadoop”下的core-site.xml文件<configuration>
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2023-07-20 14:45:45
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Java版本程序开发过程主要包含三个步骤，一是map、reduce程序开发；第二是将程序编译成JAR包；第三使用Hadoop jar命令进行任务提交。下面拿一个具体的例子进行说明，一个简单的词频统计，输入数据是一个单词文本，输出每个单词的出现个数。一、MapReduce程序 标准的MapReduce程序包含一个Mapper函数、一个Reducer函数和一个main函数 1、主程序1 packa
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2023-07-03 15:41:29
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自建集群要迁移到EMR集群，往往需要迁移已有数据。本文主要介绍hdfs数据和hive meta数据如何迁移。前置已按需求创建好EMR集群。迁移hdfs数据主要依靠distcp,核心是打通网络，确定hdfs参数和要迁移内容，测速，迁移。网络需要自建集群和EMR各个节点网络互通。同为VPC网络只需要同一个安全组，不同的安全组需要设置安全组互通。如果自建集群是经典网络，EMR集群是vpc，网络访问需要设
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2023-12-07 22:40:56
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—— 线程编程、数据库理论和Jdbc部分内容 —— 数据库的开发应用想必是我们日常所碰到最多的知识点了，大致可分为：oracle、MySQL、SQL Server、Hadoop、NoSQL、云计算等主流数据库，但随着科技水平的进步和日益紧张的技术追分，人们的节奏逐渐的走向大数据处理的当今时代，Hadoop和NoSQL等大数据的应用已经成为
填空： 1.分布式文件系统在物理结构上是由计算机集群中的多个节点构成的，这些节点分为两类：一类叫__________；另一类叫aaS。 5.NoSQL数据库采用的是__非关系数据__模型。6.MapReduce1.0采用__Master/Slave 架构设计，包括一个JobTracker和若干TaskTracker 7.RDD是___弹性分布式____数据集。是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种
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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Hadoop的配置详解 大家经过搭建单节点、伪分布、完全分布模式的集群环境，基本上会用到以下几个配置，core-site.xm/hdfs-site.xml/mapred-site.xml. 相信大家已经使用了其中的一些参数，下面我们来详细介绍一下各个配置中的参数，介绍的参数是大家可能用到的，当然还有很多没介绍到(学习hadoop不久,如果哪里错了，请
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2023-09-13 11:25:32
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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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引语：这几周事情比较多，两周没写博客了，这周总算把hadoop的实例给运行起来，然后跑了一下官方的wordcount例子（用于统计文件中单词出现的次数）。 接下来是我成功运行实例的记录。运行的前提是安装配置好hadoop运行步骤：1.先准备一个包含单词的文件，然后将这个文件上传到linux服务器上。 文件内容:hello world hello hadoop
abc hadoop aabb hel
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2023-11-08 17:51:48
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目录1 运行自带的MapReduce程序2 常见错误1 运行自带的MapReduce程序下面我们在Hadoop集群上运行一个MapReduce程序，以帮助读者对分布式计算有个基本印象。在安装Hadoop时，系统给用户提供了一些MapReduce示例程序，其中有一个典型的用于计算圆周率的Java程序包，现在运行该程序。该jar包文件的位置和文件名是“~/hadoop-3.1.0/share/Hado
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2023-07-03 15:11:44
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文章目录Hadoop 集群小案例一，词频统计1，第一步，先启动Hadoop集群2，创建一个文件，用来装词频统计所需要的用到的词3，在HDFS上创建一个文件夹，/BigData4，将文件上传到HDFS指定的目录5，运行词频统计程序的jar包6，在HDFS集群UI界面查看生成的结果文件 Hadoop 集群小案例有些什么小任务都放在里面一，词频统计1，第一步，先启动Hadoop集群2，创建一个文件，用
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2023-09-06 10:02:07
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Pig1. pigpig 可以看做hadoop的客户端软件，可以连接到hadoop集群进行数据分析工作pig方便不熟悉java的用户，使用一种较为简便的类似于SQL的面向数据流的语言pig latin进行数据处理pig latin可以进行排序，过滤，求和，分组，关联等常用操作，还可以自定义函数，这是一种面向数据分析处理的轻量级脚本语言pig可以看做是pig latin到map-reduce的映射
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2023-09-06 19:29:31
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1. Input path does not exist：file:/路径名 这个问题肯定是core-site.xl 配置文件中fs.defaultFS配置项配置不正确。如果是本机运行hadoop，那么需要修改配置文件中此配置项为hdfs://IP:Port；如果是eclipse提交到服务器运行，需要将自己的配置文件add bulidpath，即配置文件右键-
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2023-09-22 13:09:42
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概念和流程 客户端提交应用到Resource Manager，首先客户端需要使用ApplicationClientProtocol连接ResourceManager获取一个ApplicationId，通过ApplicationClientProtocol#getNewApplication(类名#方法)，然后通过ApplicationClientProtocol#submitApplicatio
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2023-12-21 10:18:08
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上一篇我们考察了YARN调度系统的容器周转和分配，RM受理作业后就为该作业分配容器，最后由发射架将容器发送到对岸的NodeManager上，现在我们来看NM收到容器后如何启动JVM并创建AM作为作业的领头人，之后的事情就交给了AM。今天我们就来考察容器投运到NM这一过程。为了投运一个作业,RM 首先得在某个NodeManag er 节点上启动一个进程作为这个作业的主管,扮演类似于项目组长那样的角色
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2023-11-29 05:32:19
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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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Partitioner的作用：对map端输出的数据key作一个散列，使数据能够均匀分布在各个reduce上进行后续操作，避免产生热点区。为什么要创建分区？我们如果文件很大，我们只使用一个reducer，这个reducer就要负责去所有map端取数据。那么势必会带来性能问题，而且服务器资源也没有合理利用起来。 如果要合理利用，则需要多起几个reducer,那这几个reducer去map端拉取整个文件
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2023-07-12 12:13:22
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