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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Hadoop学习笔记（五）MapReduce概述一、MapReduce概述1.1 MapReduce定义 MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于 Hadoop 的数据分析应用”的核心框架。 MapReduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个 Hadoop 集群上。1.2 MapReduce优缺点优点:1、
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2023-08-16 16:16:52
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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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了解大数据首先，搞清楚hadoop在处理大数据的定位在哪里什么是大数据？为什么要处理大数据？数据量大（Volume） 数据类别复杂（Variety） 数据处理速度快（Velocity） 数据真实性高（Veracity） 合起来被称为4V。处理大数据是为了挖掘数据中的隐含价值如何处理大数据？集中式计算VS分布式计算集中式计算：通过不断增加处理器的个数来增强耽搁计算机的计算能力，从而提高处理的速度。需
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2024-04-19 11:59:47
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# 虚拟机上的Hadoop生态技术案例分析
在许多数据处理和分析的工作中，Hadoop生态系统因其强大的分布式计算能力而受到广泛应用。对于一位新手开发者来说，了解如何在虚拟机上设置和分析Hadoop生态技术是个不错的起点。本文将指导你实现这一目标，梳理出每一步需要执行的任务。
## 流程概述
我们可以将整个过程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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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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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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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
@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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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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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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一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。 简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设
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2023-08-18 19:38:35
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当下大数据之热使得技术界对Hadoop的话题热火朝天。但在日常工作中，企业往往还是遵循既有模式，对于Hadoop到底能否真正帮到企业的应用依然心存顾虑。Hadoop是不是很年轻？这个开源的事物能否符合公司业务级的严谨要求？有没有企业真的应用过？一系列问题萦绕人们心头。这可以理解，毕竟任何一个新生事物出来都要有一个接受过程 。 对于Hadoop，其实这些都不是问题。专业人
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2024-10-01 22:21:08
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文章主要是介绍hadoop的mapreduce的一个小案例，主要是统计数据文本word.txt中每个单词出现的次数。1、启动hadoop的dfs、yarn；2、上传word.txt文件到hadoop的dfs中,可以使用命令或者用javaAPI上传
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2015-06-14 03:18:00
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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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目录MapReduce定义优点缺点核心思想（概述，以WordCount为例）进程阅读官方WordCount源码下载并反编译序列化类型MapReduce编程概述Mapper阶段Reducer阶段Driver阶段 MapReduce定义MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是“基于 Hadoop 的数据分析应用”的核心框架。 MapReduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带
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2024-05-29 11:02:57
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