@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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            其实我们要知道大数据的实质特性:针对增量中海量的结构化,非结构化,半结构数据,在这种情况下,如何快速反复计算挖掘出高效益的市场数据?带着这个问题渗透到业务中去分析,就知道hadoop需要应用到什么业务场景了!!!如果关系型数据库都能应付的工作还需要hadoop吗?比如1.银行的信用卡业务,当你正在刷卡完一笔消费的那一瞬间,假如在你当天消费基础上再消费满某个额度,你就可以免费获得某种令你非常满意的利            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             文章目录1.QJM剖析2.SSH互相信任关系和hosts文件配置3.JDK的部署4.关闭防火墙5.Zookeeper部署及定位6.hdfs&yarn HA部署7.web界面访问 1.QJM剖析任意时刻只能有一个nn(active状态)去写,nn standby 读 jn部署台数是奇数2n+1,active nn把编辑日志写到jn,要求至少 n/2+1台jn是好的。 如果有3台jn,三台都            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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 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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            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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            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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              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            
                
         
            
            
            
            其实我们要知道大数据的实质特性:针对增量中海量的结构化,非结构化,半结构数据,在这种情况下,如何快速反复计算挖掘出高效益的市场数据?      带着这个问题渗透到业务中去分析,就知道hadoop需要应用到什么业务场景了!!!如果关系型数据库都能应付的工作还需要hadoop吗?      比如这时候关系型数据库计算出这个额度或许就需要几分钟            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            谁在用 Hadoop这是个问题。在大数据背景下,Apache Hadoop已经逐渐成为一种标签性,业界对于这一开源分布式技术的了解也在不断加深。但谁才是 Hadoop的最大用户呢?首先想到的当然是它的“发源地”,像Google这样的大型互联网搜索引擎,以及Yahoo专门的广告分析系统。也许你会认为, Hadoop平台发挥作用的领域是互联网行业,用来改善分析性能并提高扩展性。其实 Hadoop的应用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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            
                
         
            
            
            
            生产环境中,如何对 Hadoop 集群进行 Benchmark Test?如何进行服务所需的机器选型?如何快速对比出不同集群的性能?本文将通过 Hadoop 自带的 Benchmark 测试程序:TestDFSIO 和 TeraSort,简单介绍如何进行 Hadoop 的读写 & 计算性能的压测。(本文使用 2.6.0 的 hadoop 版本进行测试,基准测试被打包在测试程序 JAR 文件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ZooKeeper被越来越广泛地应用在大型分布式系统中,比如Hadoop、HBase和Kafka等。以下主要介绍一个ZooKeeper在Hadoop和Kafka中的应用。一、Hadoop1、ZooKeeper在Hadoop是什么作用?在Hadoop中,ZooKeeper主要用于实现HA(High Availability),这部分逻辑主要集中在Hadoop Common的HA模块中,HDFS的Na            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            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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            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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            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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            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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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-02-04 23:04:24
                            
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