Hadoop源码解读(Job提交)Job提交入口boolean flag = job.waitForCompletion(true);进入waitForCompletion(true)方法if (state == JobState.DEFINE) {
submit();
}判断当前的Job状态是否为DEFINE，如果是DEFINE状态就进入submit()方法。进入submit()方法
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2024-07-18 21:39:32
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申明:接下来我将从以下几个方面对Hadoop进行学习记录：是什么？如何使用？与其他的区别？是什么？Hadoop就是存储海量数据和分析海量数据的工具。Hadoop具有以下特点：Hadoop由java语言编写Hadoop通过在分布式集群上存储海量数据，并运行分布式应用的开源框架Hadoop主要由HDFS和MapReduce作为核心组件组成。其中HDFS用于存储数据，MapReduce用户计算数据注意：
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2023-09-20 22:43:30
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我的例子是运行3台虚拟机master：192.168.27.100 slave1：192.168.27.101 slave2：192.168.27.102一、代码和文件传入hadoop中代码运行需要foodmart.txt文件，和代码一起打包如下链接中：链接：说明文档和代码 提取码：o1re代码如下：//package com.ghgj.mazh.mapreduce.wc.demo1;
imp
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2023-09-14 08:15:59
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一、HDFS的Shell介绍Shell在计算机科学中俗称“壳”，是提供给使用者使用界面的进行与系统交互的软件，通过接收用户输入的命令执行相应的操作，Shell分为图形界面Shell和命令行式Shell。文件系统（FS）Shell包含了各种的类Shell的命令，可以直接与Hadoop分布式文件系统以及其他文件系统进行交互。常用命令如下 二、案例-Shell命令 &nb
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2024-01-11 13:58:16
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hadoop 实战练习（二）引言： 哈哈，时隔几日，坏蛋哥又回来了，继上一篇hadoop实战练习（一）,坏蛋哥准备继续写一个实战练习实例。苏格拉底曾说：所有科学都源于需求。那么我们就抛出今天实战项目的需求：百度采集了一段时间用户的访问日志。需要将数据进行清洗变成结构化的数据，方便后面模型或报表的制作。那么就让我们开始吧！码字不易，如果大家想持续获得大数据相关内容，请关注和点赞坏蛋哥(haha…)文
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2023-10-06 16:19:31
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在
http://archive.apache.org/dist/ 去下载 hadoop，hadoop运行需要安装 JDK
1> 解压软件到目录
$ tar -zxf hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules
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2023-12-29 23:47:34
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Hadoop实战实例 Hadoop实战实例 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
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2016-04-30 12:16:00
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1.实验学时4学时2.实验目的熟悉Hadoop系统的安装掌握Hadoop系统的两种安装方式掌握Hadoop系统的基本命令3.实验内容安装虚拟机和Linux环境。虚拟机安装完毕:已经改变虚拟机网络连接方式为桥接网络，使用手机热点连接计算机环境为Linux系统(二)参照实验指南的内容安装Hadoop系统，安装单机模式。按照书上之前的配置，已经安装hadoop. 按照命令查看hadoop的例子
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2023-08-18 20:15:11
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1.概览当RM(ResourcesManager)和NM(NodeManager)陆续将所有模块服务启动，最后启动是NodeStatusUpdater，NodeStatusUpdater将用Hadoop RPC远程调用ResourcesTrackerService中的函数，进行资源是初始化等操作，为将要运行的Job做好准备。以下主要分析在Job提交之前 RM与NM在心跳的驱动下操作。主要涉及的ja
hadoop的mapreduce实例
原创
2017-05-21 08:29:26
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参考文献：http://www.hadooper.cn/dct/page/657781.概述RandomWriter（随机写）例子利用 Map/Reduce把 数据随机的写到dfs中。每个map输入单个文件名，然后随机写BytesWritable的键和值到DFS顺序文件。map没有产生任何输出，所以reduce没有执行。产生的数据是可以配置的。配置变量如下名字默认值描述test.randomwriter.maps_per_host10每个节点运行的map任务数test.randomwrite.bytes_per_map1073741824每个map任务产生的数据量test.randomwrit
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2011-10-17 13:44:00
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参考文献：http://www.hadooper.cn/dct/page/657771排序实例排序实例仅仅用 map/reduce框架来把输入目录排序放到输出目录。输入和输出必须是顺序文件，键和值是BytesWritable.mapper是预先定义的IdentityMapper，reducer 是预先定义的 IdentityReducer， 两个都是把输入直接的输出。要运行这个例 子：bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar sort [-m <#maps>] [-r <#reduces>] <in-dir> <out-
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2011-10-17 14:04:00
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第一天 hadoop的基本概念 伪分布式hadoop集群安装 hdfs mapreduce 演示 01-hadoop职位需求状况.avi 02-hadoop课程安排.avi 03-hadoop应用场景.avi&nbs
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2024-10-09 13:03:03
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1、1TB（或1分钟）排序的冠军 作为分布式数据处理的框架，集群的数据处理能力究竟有多快？或许1TB排序可以作为衡量的标准之一。 1TB排序，就是对1TB（1024GB，大约100亿行数据）的数据进行排序。2008年，Hadoop赢得1TB排序基准评估第一名，排序1TB数据耗时209秒。后来，1TB排序被1分钟排序所取代，1分钟排序指的是在一分钟内尽可能多的排序。2009年
下一代Apache Hadoop MapReduce
回顾海量数据业务中，使用数量少规模大的集群比使用数量多规模小集群的成本低。规模大的集群能处理大数据集，同时也能支持更多的任务和用户。Apache Hadoop MapReduce框架大约能够支持4000台机器。下一代的Apache Hadoop MapReduce框架会纳入一个通用的资源调度器，用户可以自定义每一个应用程序的执行。
# 使用IDEA链接Hadoop的实例教学
近年来，Hadoop作为一种广泛应用的大数据处理框架，越来越受到数据科学家和开发者的重视。在开发Hadoop应用时，使用IDEA（IntelliJ IDEA）作为IDE（集成开发环境），可以极大地提升开发效率。本文将通过一个简单的代码示例，展示如何在IDEA中链接Hadoop，并进行简单的数据操作。
## 环境准备
在开始之前，请确保你已安装以下软
原创
2024-09-28 03:54:59
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通过 Hadoop经典案例——单词统计，来演示 Hadoop集群的简单使用。(1）打开 HDFS 的 UI,选择Utilities→Browse the file system查看分布式文件系统里的数据文件，可以看到新建的HDFS上没有任何数据文件。 (2）先在集群主节点namenode上的/export/data/目录下，执行“vi word. txt”指令新建一个 word. txt文本文件，
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2023-09-20 12:01:24
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系列文章目录Hadoop第一章：环境搭建Hadoop第二章：集群搭建（上）Hadoop第二章：集群搭建（中）Hadoop第二章：集群搭建（下）Hadoop第三章：Shell命令Hadoop第四章：Client客户端Hadoop第四章：Client客户端2.0Hadoop第五章：词频统计Hadoop第五章：序列化 Hadoop第五章：几个案例 文章目录系列文章目录前言一、Partition分区案例1
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2023-11-18 23:20:47
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上一节课我们一起学习了RPC简单用法，这节课我们来学习MapReduce，MapReduce可谓是Hadoop当中非常重要的一部分，不学好这部分，我们就无法真正学会Haoop。 那么，首先我们来看一个MapReduce最简单的例子，如下图所示，假如我们要
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2024-06-05 15:38:16
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在大数据处理框架不断更新和优化的过程中，Hadoop和Spark之间既有竞争关系，也有相互协同的需求。比方说Hive和Spark，在一段时间内，很多人认为Spark会代替Hive，作为Hadoop的数据仓库，Hive真的已经落后了吗？ 这种说法我们是不赞同的，因为作为数据仓库来说，Hive和Spark之间，Spark真的没有压倒性的优势，下图我们做了一个对比—— 由上图
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2023-07-12 11:54:33
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