Hadoop入门例程简介一个、有些指令(1)Hadoop新与旧API差异新API倾向于使用虚拟课堂(象类)，而不是接口。由于这更easy扩展。
比如，能够无需改动类的实现而在虚类中加入一个方法(即用默认的实现)。
在新的API中。mapper和reducer如今都是虚类。
新的API 放在org.apache.hadoop.mapreduce 包(和子包)中。之前版本号的API 依然放在org.a
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2015-07-12 13:39:00
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大数据hadoop学习【6】-----通过JAVA编程实现对HDFS文件操作的JAVA整体项目目录一、JAVA项目的整体结构介绍1、项目目录展示2、项目中类的功能的解释3、项目文件数据准备二、题目要求内容的分步讲解1、 向HDFS上传任意文本文件，如果指定的文件在HDFS中已经存在，由用户指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件2、从HDFS中下载指定文件，如果本地文件与要下载的文件名称相同，
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2023-07-12 18:26:04
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文件内容读取的代码可以分为三个大步骤。 1、获取文件系统 2、通过文件系统打开文件 3、将文件内容输出 public static void read(Path path) throws IOException{
FileSystem hdfs = HdfsUtils.getFilesystem(); //步骤 1
FS
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2023-09-20 22:46:36
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@寒小阳 总体流程Map阶段代码排序阶段Reduce阶段本地模拟测试代码Hadoop集群运行案例 这是一个非常经典的例子，几乎在任何的hadoop教材上都会看到它，即使如此，它依旧是最经典最有代表性的案例，学习大数据处理，可以从先理解清楚它入手。总体流程咱们来看看对特别大的文件统计，整个过程是如何分拆的。 大家想想词频统计的过程，如果是单机完成，我们需要做的事情是维护一个计数器字典，对每次出现
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2023-07-24 13:46:47
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如果您的Hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同，但根据我的经验，它们是最常
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2023-09-13 23:50:49
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有一份源数据文件，描述的是某餐饮公司各个分店在2019年和2020年的营业数据，源数据如下，请根据需求，编写MapReduce代码。劲松店,600,350,2019年
劲松店,800,250,2020年
王府井店,1900,600,2020年
王府井店,2000,900,2019年
回龙观店,6700,1800,2020年
西单店,3000,1000,2019年
西单店,5000,10
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2023-08-18 19:37:26
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目录 MapReduce理论简介 MapReduce编程模型 MapReduce处理过程 运行WordCount程序 准备工作 运行例子 查看结果 WordCount源码分析 特别数据类型介绍 旧的WordCount分析 新的WordCount分析 WordCount处理过程 MapReduce新旧改变 hadoop MapReduce实例详解 1、MapRedu
一、项目背景与数据情况
1.1 项目来源 本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖，如图1所示。图1 项目来源网站-技术学习论坛 本次实践的目的就在于通过对该技术论坛的apache common日志进行分析，计算该论坛的一些关键指标，供运营者进行决策时参考。PS：开发该系统的目的是为了获取一些业务相关的指标
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2023-09-10 08:01:37
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1、MapReduce理论简介 1.1 MapReduce编程模型MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是TaskTrac
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2023-09-13 23:01:31
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一、工程开始之前 没有着手开始码代码之前，我一直都很怀疑自己能不能在规定时间内把工程完成。在仔细思考过整个工程的实现方法后，我大致预计的使用时间为： ①一个主类，仅包含一个Main方法，处理和输出结果；（半小时） ②一个fileoperate类，顾名思义，用作文件处理，包括findallfiles方法--用队列查找出目录文件夹下的所有文件；和findwords方法--处理每个文件里的词频统计
Hadoop大数据招聘网数据分析综合案例
Hadoop大数据综合案例1-Hadoop2.7.3伪分布式环境搭建Hadoop大数据综合案例2-HttpClient与Python招聘网数据采集Hadoop大数据综合案例3-MapReduce数据预处理Hadoop大数据综合案例4-Hive数据分析Hadoop大数据综合案例5-SSM可视化基础搭建Hadoop大数据综合案例6–数据可视化(SpringBo
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2023-05-18 16:47:13
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如果您的Hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。
有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同，但根据我
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2024-04-16 15:25:39
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案例一：ReduceJoin场景： 假设我们现在有两张表数据：商品表和订单表 订单表：订单编号 商品ID 购买数量001 01 2
002 01 1
003 02 1
004 03 2
005 04 1商品表：商品ID 商品名称 商品单价01 华为Mate40 5999
02 华为笔记本 6999
03 小米笔记本 3999现在要求我们对两个表进行left join操作 解析思路： 逆向思考–&
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2023-08-07 17:44:36
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hadoop环境搭建好后，相信大家是很兴奋的，迫不及待的相做一个最简单的例子，看下效果，认识下hadoop真实面目，具体步骤如下一、启动hadoopubuntu环境 中 docker 安装spark集群  
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2023-08-18 13:03:45
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1. Hadoop会有哪些重大故障，如何应对？1）namenode单点故障：通过zookeeper搭建HA高可用，可自动切换namenode。 2）ResourceManager单点故障：可通过配置YARN的HA，并在配置的namenode上手动启动ResourceManager作为Slave，在Master 故障后，Slave 会自动切换为Master。 3）reduce阶段内存溢出：是由于单个
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2023-09-01 08:47:02
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标签（空格分隔）： 大数据 从头开始系列 1MapReduce的一生1FileBlock2InputFormat3 RecordReader4 MapperKeyInValueInKeyOutValueOut5 ReducerkeyInIteratorValueInkeyOutValueOut6 RecordWriter7 OutputFormat2总结 1、MapReduce的一生本篇文章是根据
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2023-07-21 14:51:15
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MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型。Hadoop可以运行各种语言版本的MapReduce程序。MapReduce程序本质上是并行运行的，因此可以将大规模的数据分析任务分发给任何一个拥有足够多机器的数据中心。MapReduce的优势在于处理大规模的数据集。 &nb
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2023-08-18 19:42:53
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从网上搜到的一篇hadoop的编程实例，对于初学者真是帮助太大了，看过以后对MapReduce编程基本有了大概的了解。看了以后受益匪浅啊，赶紧保存起来。 1、数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。下面就进入这个实例的MapReduce程序设计。1
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2024-03-13 17:52:49
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文章目录Hadoop综合调优-企业开发场景案例1 需求2 HDFS参数调优2.1 修改hadoop-env.sh2.2 修改hdfs-site.xml2.3 修改core-site.xml2.4 分发到每台服务器3 MapReduce 参数调优3.1 修改 yarn-site.xml3.2 分发到每台服务器4 Yarn 参数调优4.1 yarn-site.xml配置4.2 分发到每台服务器5 重
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2024-02-04 23:04:24
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我们学习hadoop，最常见的编程是编写mapreduce程序，但是，有时候我们也会利用java程序做一些常见的hdfs操作。比如删除一个目录，新建一个文件，从本地上传一个文件到hdfs等，甚至是追加内容到hdfs文件中。这里介绍一些常见的hdfs操作的java示例，帮助我们加深对hdfs的理解。这里分为8个小部分，分别是：创建文件夹创建文件并写入内容查看文件内容重命名获取文件最后修改时间拷贝本地
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2023-08-18 20:33:49
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