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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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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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。
最近在招聘面试的时候，往往听到应聘者在介绍Spark的时候，通常拿Spark官网案例Spark和Hadoop做比较。当我问到为什么Spark比Hadoop快时候，得到的答案往往是：Spark是基于内存的计算，而Hadoop是基于磁盘的计算；Spark是一种内存计算技术。果真如此吗？事实上，不光Spark是内存计算，Hadoop其实也是内存计算。Spark和Hadoop的根本差异是多个任务之间的数据
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2023-09-01 08:15:38
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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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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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前言 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件：HDFS：分布式存储系统MapReduce：分布式计算系统YARN： hadoop 的资源调度系统Common： 以上三大组件的底层支撑组件，主要提供基础工具包和 RPC 框架等MapReduce是我们再进行离线大数据处理的时候经常要使用的计算模型，MapReduce的计算过程被封装的很好，我们只用使用Map和Reduc...
原创
2021-09-28 16:08:30
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花了好长时间查找资料理解、学习、总结 这应该是一篇比较全面的MapReduce之WordCount文章了 耐心看下去1，创建本地文件在hadoop-2.6.0文件夹下创建一个文件夹data，在其中创建一个text文件 mkdir data
cd data
vi hello 再在当前文件夹中创建一个apps文件夹，方便后续传jar包 mkdir apps 将文本文件传到HDFS的
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2023-07-24 10:29:59
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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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目录标题Hadoop自带案例WordCount运行MapReduce可以很好地应用于各种计算问题网页查看集群上jar包的位置程序的介绍自己编写WordCount的project（MapReduce）把jar包放进集群的MapReduce里，用 rz 这个命令（这个jar包的位置可以随意放）查看结果 Hadoop自带案例WordCount运行MapReduce可以很好地应用于各种计算问题关系代数运
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2023-09-05 15:47:54
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