功能实现功能：统计文本文件中所有单词出现的频率功能。下面是要统计的文本文件【/root/hadooptest/input.txt】foo foo quux labs foo bar quux abc bar see you by test welcome testabc labs foo me python hadoop ab ac bc bec python编写Map代码Map代码，它会从标准输
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2023-07-24 13:16:02
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前面2篇文章知道了HDFS的存储原理，知道了上传和下载文件的过程，同样也知晓了MR任务的执行过程，以及部分代码也已经看到，那么下一步就是程序员最关注的关于MR的业务代码（这里不说太简单的）：一、关于MapTask的排序 mapTask正常情况，按照key的hashcode进行从小到大的排序操作，形成map输出，交给reduce，（据某篇博文说，hashcode排序使用的是快排，这个无从考证），这
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2023-06-01 18:10:59
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目录一：MapReduce概述1.MapReduce定义2.MapReduce优势3.MapReduce劣势二：MapReduce核心思想三：如何自定义一个map-reduce程序1.建好Hadoop集群环境2.参考官方WordCount案例3.自定义WordCount案例3.1 新建maven工程3.2 日志配置log4j2.xml3.3 编写Mapper类3.4 编写Reducer类3.5
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2023-09-22 07:01:24
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目录：1、hdfs 读数据流程2、hdfs 写数据流程3、hadoop的RPC框架3.1、定义一个接口3.2、编写接口的业务实现类3.3、使用RPC框架API将业务实现发布为RPC服务3.4、客户端通过RPC框架API获取跟RPC服务端通信的socket代理，调用远端服务4、hdfs 读数据源码分析5、hdfs 写数据源码分析6、远程debug跟踪Hadoop服务端代码6.1、需要在$HADOOP
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2023-07-12 13:57:24
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即使不考虑数据节点出错后的故障处理，文件写入也是HDFS中最复杂的流程。本章以创建一个新文件并向文件中写入数据，然后关闭文件为例，分析客户端写文件时系统各节点的配合，如下图所示。 客户端调用DistributedFileSystem的create（）方法创建文件，上图的步骤1，这时，DistributedFileSystem创建DFSOutputStream，并由远程过程调用，让名字节点执行同名
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2023-07-12 13:57:35
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2023-07-24 09:24:04
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# 了解Hadoop代码
## 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的分布式系统框架，用于存储和处理大规模数据集。它基于MapReduce编程模型，允许用户在集群中并行处理数据。Hadoop由两部分组成：Hadoop Distributed File System（HDFS）和Hadoop MapReduce。HDFS用于存储数据，而MapReduce用于处理数据。
## Hadoo
原创
2024-06-15 03:38:10
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一. 前言DataTransferProtocol.write()方法给出了写操作的接口定义， 操作码是80, DataXceiver.writeBlock()则真正实现了DataTransferProtocol.writeBlock()方法。HDFS使用数据流管道方式来写数据。 DFSClient通过调用Sender.writeBlock()方法触发一个写数据块请求， 这个请求会传送到数据流管道
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2024-06-12 00:30:27
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首先，不得不说，hadoop发展到现在这个阶段，代码已经变得非常庞大臃肿，如果你直接阅读最新版本的源代码，难度比较大，需要足够的耐心和时间，所以，如果你觉得认真一次，认真阅读一次hadoop源代码，一定要有足够的心理准备和时间预期。 其次，需要注意，阅读Hadoop源代码的效率，因人而异，如果你有足够的分布式系统知识储备，看过类似的系统，则能够很快地读它的源代码进行通读，并快速切入你最关注的局
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2023-10-19 19:51:45
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文章目录1. WordCount V1.02. WordCount V2.03. 坑 搭建 Hadoop 3.1.2 windows单节点安装与使用 使用管理员身份运行IDEA添加Maven依赖，虽然hadoop-client中有hadoop-mapreduce-client-jobclient，但不单独添加，IDEA控制台日志不会打印<dependency>
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在IT技术领域，大数据是热点，大数据技术也是热点，以Hadoop为例，作为主流的第一代大数据技术框架，可以说是入门必学。而学习Hadoop，通常从核心框架HDFS和MapReduce学起，今天我们就主要来讲讲Hadoop MapReduce编程入门。MapReduce入门简介MapReduce是Hadoop的核心框架之一，主要负责分布式并行计算。MapReduce 既是计算框架，也是编程模型，主要
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2023-08-03 20:53:24
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输入文件1，2，3经过mapper处理成中间结果，最后再shuffle给reduce，最后得到最终结果，处理输入时的key都是默认排好序的。hadoop1的hdfs的block的大小是64M,从hadoop2起block大小默认是128M。案例一：输入一堆单词，统计各个单词重复出现的个数 输入的格式如下，单词之间以空格隔开 编写输出中间结果的mapper/**
* 输入的map是(行号，一行内
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2023-09-01 08:19:30
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1、下载整个Hadoop是基于Java开发的，所以要开发Hadoop相应的程序就得用java方便进入网站：http://archive.eclipse.org/eclipse/downloads/选择3.71 eclipse SDKhttp://archive.eclipse.org/eclipse/downloads/drops/R-3.7.1-201109091335/#EclipseSDK
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2023-07-25 18:32:37
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从官方的WordCount中不难看出，Hadoop在读取文本时的至少要有两种分割的功能。即可以将一篇文档按行切割分离，同时可以将一行中的文本依据空格切割出来。这样，类似与Java的I/O操作，只不过是以单词为单位向下迭代。每次迭代时读出一个单词并取出。 Text word = n
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2023-07-13 16:36:15
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首先准备jar包，如果是想编写关于操作hdfs的代码需要引入hadoop/share目录下的包/root/training/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/*.jar/root/training/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/lib/*.jar/root/training/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hd
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2023-10-22 10:07:48
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目录Hadoop序列化定义为什么需要序列化为什么不用Java的序列化源码序列化案例实操-流量统计需求输入数据输出数据分析各个阶段的KV自定义对象实现序列化接口的步骤创建FlowBean对象继承接口具体代码编写Mapper部分继承Mapper编写Reducer部分运行结果 Hadoop序列化定义序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储到磁盘（持久化）和网络传输。 反
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2024-07-12 13:47:22
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一、环境 （1）操作系统：Linux (Ubuntu 20.04) （2）Hadoop 版本：3.3.2 （3）JDK
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2023-07-25 21:06:33
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最近准备把Hadoop的源码挑几个模块好好理解一下，工欲善其事必先利其器，先在网上找了一些大牛写的“读源码”方法，自己把大神们写的方法进行总结如下： 读源码主要分三个过程： Step 1. 知道hadoop运行的原理和流程； Step 2. 看懂源码； Step 3. 根据业
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2023-07-12 13:42:38
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# Hadoop合并代码：一种高效的数据处理方式
## 引言
在大数据处理的世界里，Apache Hadoop 是一种流行的开源框架，使得数据存储和处理变得高效而简便。Hadoop 的一大特色是其模块化和可扩展性，用户可以根据需求组合不同的组件进行数据处理。在这个过程中，合并代码是一个重要的步骤，不仅可以提高数据处理的效率，还能简化数据流。
本文将介绍 Hadoop 合并代码的概念及其实现方
# 使用Hadoop进行文件解压的完整指南
随着大数据的迅猛发展，Hadoop已成为一个广泛使用的数据处理框架。本文将为刚入行的小白们详细讲解如何在Hadoop中实现文件解压的过程。
## 整体流程
在Hadoop环境中实现文件解压的步骤如下所示：
| 步骤 | 说明 |
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