Java版本程序开发过程主要包含三个步骤，一是map、reduce程序开发；第二是将程序编译成JAR包；第三使用Hadoop jar命令进行任务提交。下面拿一个具体的例子进行说明，一个简单的词频统计，输入数据是一个单词文本，输出每个单词的出现个数。一、MapReduce程序 标准的MapReduce程序包含一个Mapper函数、一个Reducer函数和一个main函数 1、主程序1 packa
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2023-07-03 15:41:29
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一、HDFS最基本运行流程1.组成： NameNode： 存放文件的元数据信息(数据分成了多少个block，多少副本，不同的block分到了哪些DataNode上)，也即hdfs文件系统中的文件与真实的block之间的映射关系。其格式为： filename,replicas,block_id,id2host(文件名，副本数，block_id，block到主机NameNode的映射)，结合上图好好体
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2024-01-04 09:22:05
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目录1 运行自带的MapReduce程序2 常见错误1 运行自带的MapReduce程序下面我们在Hadoop集群上运行一个MapReduce程序，以帮助读者对分布式计算有个基本印象。在安装Hadoop时，系统给用户提供了一些MapReduce示例程序，其中有一个典型的用于计算圆周率的Java程序包，现在运行该程序。该jar包文件的位置和文件名是“~/hadoop-3.1.0/share/Hado
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2023-07-03 15:11:44
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Partitioner的作用：对map端输出的数据key作一个散列，使数据能够均匀分布在各个reduce上进行后续操作，避免产生热点区。为什么要创建分区？我们如果文件很大，我们只使用一个reducer，这个reducer就要负责去所有map端取数据。那么势必会带来性能问题，而且服务器资源也没有合理利用起来。 如果要合理利用，则需要多起几个reducer,那这几个reducer去map端拉取整个文件
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2023-07-12 12:13:22
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Pig1. pigpig 可以看做hadoop的客户端软件，可以连接到hadoop集群进行数据分析工作pig方便不熟悉java的用户，使用一种较为简便的类似于SQL的面向数据流的语言pig latin进行数据处理pig latin可以进行排序，过滤，求和，分组，关联等常用操作，还可以自定义函数，这是一种面向数据分析处理的轻量级脚本语言pig可以看做是pig latin到map-reduce的映射
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2023-09-06 19:29:31
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现如今，随着云计算技术、物联网技术的兴起，企业需要应对的数据规模越来越大、数据格式越来越复杂、数据收集速度越来越快，也使得它和传统意义的业务数据相比，有了明显的特点。比如ApacheHadoop已成为大数据行业发展背后的驱动力。Hadoop带来了廉价的处理大数据的能力，那么，下面我们来分享一些关于Hadoop处理大数据工具及优势吧。
1、MapReduc
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2023-08-10 09:46:13
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ETL一词是Extract、Transform、Load三个英文单词的首字母缩写，中文意为抽取、转换、装载。ETL是建立数据仓库最重要的处理过程，也是最能体现工作量的环节，一般会占到整个数据仓库项目工作量的一半以上。建立一个数据仓库，就是要把来自于多个异构源系统的数据整合在一起，并放置于一个集中的位置来进行数据分析。如果这些源系统数据原本就是相互兼容的，那当然省事了，但是实际情况往往不是如此。而E
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2023-07-14 17:28:06
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第一步：启动hadoop-2.3.0这里有必要说明一下，hadoop-2.x的架构和0.x以及1.x都大有不同，其中的命令也有所不同，有时间将会专门写一篇命令的。然后使用jps检查一下，这都是老生常谈了。第二步：创建好文件《笨方法学python》里有一个很好的学习思想，不能什么都要我说出来怎么做，然后你照葫芦画瓢，该省的就省了，自己去查资料。debug也是一项很重要的能力！这是基础的linux操作
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2024-04-22 11:48:51
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文章目录前言一、启动Hadoop二、环境搭配三、普通排序实验四、二次排序实验五、倒序索引实验总结 前言本文主要是学习MapReduce的学习笔记，对所学内容进行记录。 实验环境： 1.Linux Ubuntu 16.042.hadoop3.0.03.eclipse4.5.1一、启动Hadoop进入Hadoop启动目录cd /apps/hadoop/sbin
启动Hadoop./start-all
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2023-07-13 17:47:17
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自建集群要迁移到EMR集群，往往需要迁移已有数据。本文主要介绍hdfs数据和hive meta数据如何迁移。前置已按需求创建好EMR集群。迁移hdfs数据主要依靠distcp,核心是打通网络，确定hdfs参数和要迁移内容，测速，迁移。网络需要自建集群和EMR各个节点网络互通。同为VPC网络只需要同一个安全组，不同的安全组需要设置安全组互通。如果自建集群是经典网络，EMR集群是vpc，网络访问需要设
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2023-12-07 22:40:56
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目的说明hadoop程序开发过程前提条件ubuntu或同类OSjava1.6.0_45eclipse-indigohadoop-0.20.2hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar各项版本一定要匹配，否则出了问题都不知道是什么原因。配置配置Java详见：Ubuntu下搭建JAVA开发环境及卸载配置分布式Hadoop详见：hadoop 0.20.2伪分布式安装详解伪分布式与分
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2023-09-01 09:33:47
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主要参考如下文章求每年最高气温的mapreduce实例如下是我的个人实践工具准备jdkhadoop-2.5.2.tar.gzhadoop windows文件（hadoop.dll，winutils.exe等）hadoop开发所需的jar(如下网址可下载) 环境配置hadoop-2.5.2\etc\hadoop”下的core-site.xml文件<configuration>
&
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2023-07-20 14:45:45
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内容概述使用的是 linux 可视化开发环境 (UbuntuKylin 16.04 )不含 hadoop 环境配置以及 Java 环境配置如何启动与关闭 hadoopJava 代码 hdfs 简单例子使用的是 eclipse IDE启动与关闭 hadoop hdfs首先找到 hadoop 的安装位置，本例中 hadoop 的安装位置为 /home/ubuntu/data/hadoop 即 ~/da
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2023-09-06 09:15:10
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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系统会解决输入数据的分布细节，跨越机器集群的程序执行调度，处理机器的失效，并且管理机器 之间的通讯请求。这样的模式
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2024-06-13 15:49:34
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一、排序概述排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。MapTask和ReduceTask都会对数据按照key进行排序。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。默认是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。对于MapTask，它会将处理的结果暂时放到环形缓冲区中，当环形缓冲区使用率到达一定阈值后，再对缓冲区中的数据进行一次快速排序，将这些
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2023-09-26 15:53:05
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目录1. 准备部分2. jar包依赖3. Map部分4.Reduce部分5.提交部分6.打包提交接下来以一个简单的WordCount为例子，介绍Java版本的MapReduce的程序编写。mapreduce程序主要分三部分：1.map部分，2.reduce部分，3.提交部分。1. 准备部分hadoop中，针对数据类型自成一体，与java的数据类型对应。封装在hadoop.io包中，主要分为基本类型
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2023-07-21 12:18:31
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用java来写Hadoop玩排序
目录介绍实验题目实验目的：实验要求：实验方案结论介绍该文为Hadoop课程的简单排序实现实验题目简单排序的实现实验目的：掌握使用MapReduce对数据进行排序的方法。实验要求：以下四个txt文件其各有6个数值s1.txt：35 12345 21 5 -8 365s2.txt:38 156 12 6 -2 -10s3.t
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2023-07-12 13:37:17
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这里先大致介绍一下Hadoop.
本文大部分内容都是从官网Hadoop上来的。其中有一篇介绍HDFS的pdf文档，里面对Hadoop介绍的比较全面了。我的这一个系列的Hadoop学习笔记也是从这里一步一步进行下来的，同时又参考了网上的很多文章，对学习Hadoop中遇到的问题进行了归纳总结。
言归正传，先说一下Hadoop的来龙去脉。谈到Hadoop就不
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2024-06-03 21:43:03
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填空： 1.分布式文件系统在物理结构上是由计算机集群中的多个节点构成的，这些节点分为两类：一类叫__________；另一类叫aaS。 5.NoSQL数据库采用的是__非关系数据__模型。6.MapReduce1.0采用__Master/Slave 架构设计，包括一个JobTracker和若干TaskTracker 7.RDD是___弹性分布式____数据集。是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种
—— 线程编程、数据库理论和Jdbc部分内容 —— 数据库的开发应用想必是我们日常所碰到最多的知识点了，大致可分为：oracle、MySQL、SQL Server、Hadoop、NoSQL、云计算等主流数据库，但随着科技水平的进步和日益紧张的技术追分，人们的节奏逐渐的走向大数据处理的当今时代，Hadoop和NoSQL等大数据的应用已经成为
