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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目录一次排序MapReduce的默认排序规则Map、Reduce任务中Shuffle和排序的过程流程分析任务描述代码执行结果二次排序 任务描述过程分析代码执行结果倒排索引 任务描述设计思路代码执行过程执行结果一次排序熟悉MapReduce的人都知道，排序是MapReduce的天然特性！在数据达到reducer之前，MapReduce框架已经对这些数据按键排序了。 Ma
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2024-04-12 18:08:12
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在计算机领域，排序的重要性不用多说。而排序的算法，效率分析等也一直是研究的热点。
本文将给出使用Hadoop分布式方案进行排序的例子，这能极大提高排序的速度，是需要重点掌握的一个案例。
前言 在计算机领域，排序的重要性不用多说。而排序的算法，效率分析等也一直是研究的热点。重点掌握的一个案例。需求&nbs
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2023-07-13 11:39:24
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Hadoop学习笔记(2) ——解读Hello World 上一章中，我们把hadoop下载、安装、运行起来，最后还执行了一个Hello world程序，看到了结果。现在我们就来解读一下这个Hello Word。 OK，我们先来看一下当时在命令行里输入的内容： 1. $mkdir input
2. $cd input
3. $echo "hello world">test1
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2023-07-12 13:39:04
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我们通常说的分布式系统其实是分布式软件系统，即支持分布式处理的软件系统，它是在通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的，包括分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译(解释)系统、分布式文件系统和分布式数据库系统等。Hadoop是分布式软件系统中文件系统这一层的软件，它实现了分布式文件系统和部分分布式数据库的功能。Hadoop
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2023-07-12 15:08:02
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hadoop jar可以看做是java -jar的升级，可以和它一样带参数，程序一样的解析不同的是hadoop jar运行的jar包他会依赖于hadoop安装目录下面的一些环境，并且你jar包里指定了依赖了别的版本的jar包，hadoop jar会优先跑到他自己的share/hadoop/*目录下面去使用类，有的情况如果出现冲突，里面版本低于使用的，可以把hadoop里面相应的jar包删除，但是有
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2023-06-13 10:28:49
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# Hadoop Java 例子
## 简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它可以处理大规模数据集，并且具有高容错性和可扩展性。Java是Hadoop最主要的编程语言。本文将介绍Hadoop Java编程的基本概念，并提供一些示例代码来帮助读者更好地理解。
## Hadoop基础知识
在开始编写Hadoop Java程序之前，我们需要了解一些Hadoop的基础知识。
### M
原创
2023-08-09 05:15:53
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# Hadoop Grep 示例教程
在这篇文章中，我们将学会如何使用Hadoop实现“grep”功能来搜索文本文件中的特定字符串。Hadoop是一个强大的分布式计算框架，能够处理大规模数据集。下面，我会详细介绍整个流程并提供代码示例，希望能帮助你快速上手。
## 1. 流程概述
以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 说明
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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1） 默认的Partitioner是HashPartitioner，它对每条记录的键进行哈希操作以决定该记录应该属于哪个分区。每个分区对应一个reduce任务假设键的散列函数足够好，那么记录会被均匀分布到若干个reduce任务中，这样，具有相同键的记录将由同一个reducer任务处理2） 输入分片一个输入分片（split）就是由单个map处理的输入块。每一个map操作只处理一个输入分片。
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2024-04-12 14:38:24
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当我们的集群数量比较多的时候，那么对集群的管理，就变得异常复杂了。因此我们需要采取对整个集群采取集中管理的方式。1 配置master主机进入/usr/local/hadoop/etc/hadoop目录，查看当前目录2 编辑slavesvi slaves 将当前所有的slave，编辑之后如下图所示 此时就可以通过master操作当前集群中的所有机器。关闭所有的机器。此时在master中输入命令：st
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2023-07-12 13:44:16
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引语：这几周事情比较多，两周没写博客了，这周总算把hadoop的实例给运行起来，然后跑了一下官方的wordcount例子（用于统计文件中单词出现的次数）。 接下来是我成功运行实例的记录。运行的前提是安装配置好hadoop运行步骤：1.先准备一个包含单词的文件，然后将这个文件上传到linux服务器上。 文件内容:hello world hello hadoop
abc hadoop aabb hel
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2023-11-08 17:51:48
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Spring boot整合hadoop，以及踩坑介绍
最近需要用spring boot + mybatis整合hadoop，其中也有碰到一些坑，记录下来方便后面的人少走些弯路。背景呢是因为需要在 web 中上传文件到 hdfs ，所以需要在spring boot中加入hadoop相关的jar包。在加入的过程中容易出一些错误，主要是包冲突这一类的问题，解决
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2023-06-12 16:28:52
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一、概述MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序，这个默认排序可以满足一部分需求，但是也是十分有限的。在我们实际的需求当中，往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求。对于二次排序的实现，网络上已经有很多人分享过了，但是对二次排序的实现的原理以及整个MapReduce框架的处理流程的分析还是有非常大的出入，而且部分分析是没有经过验证的。本文将通过一个实际的MapRe
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2023-10-06 20:44:10
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一、概述 Hadoop中mr类图大致如下所示，其中只是简单列出了一些主要的功能模块。 JobConf、JobTracker、TaskTracker、RPC Server等组件。在图中，我用红色框框框出了一些基本的类。此图基本反映了MR的类图结构。 一个简单的job在hadoop上面跑起来，基本可以分为10个步骤。如下图所示：
其中第7条线heartbeat应该是比较复杂且具有代表性的。
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2024-07-29 16:02:37
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MapReduce 应用举例:单词计数 WorldCount可以说是MapReduce中的helloworld了，下面来看看hadoop中的例子worldcount对其进行的处理过程，也能对mapreduce的执行过程有一个清晰的认识，特别是对于每一个阶段的函数执行所产生的键值对单词 计数主要完成的功能是:统计一系列文本文件中每个单词出现的次数，如下图所示。下面将 通过分析源代码帮助读
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2024-01-10 14:10:03
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hadoop的WordCount案例前言1、MapReduce编程模型2、MapReduce处理过程3、内置数据类型介绍WordCount案例(统计文本的单词个数)1、说明2、Mapper类代码3、Reducer类代码4、Driver类代码5、运行后打开mr01/part-r-00000查看结果另：打成jar去linux当中测试在pom.xml当中加入如下内容项目打包指定主类生成jar包上传到L
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2023-07-24 10:30:13
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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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Hadoop wordcount实例Hadoop环境搭建成功后，运行一下wordcount实例 1、终端切换到root：su- 2、启动HDFS，如果是第一次用的话，先格式化namenode： hdfs namenode -format(格式化一次就行，总格式化会导致集群id不一致，会报错，不要问我咋知道的?) 3、在HDFS创建目录：/data/wordcount存放本地上传的文件，/outpu
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2023-07-12 13:19:41
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# Hadoop实战项目例子实现指南
## 1. 项目流程概览
在实现Hadoop实战项目例子之前，我们需要明确整个项目的流程。下面是一个简要的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装Hadoop |
| 步骤二 | 准备数据源 |
| 步骤三 | 设计和编写MapReduce程序 |
| 步骤四 | 运行MapReduce程序 |
| 步骤五 |
原创
2023-08-24 14:48:36
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