# Hadoop实现简单的数据分析
在大数据时代，数据的分析和处理变得越来越重要。Hadoop作为一种分布式计算框架，为我们提供了强大的处理大规模数据的能力。本文将介绍如何使用Hadoop实现简单的数据分析，并给出相应的代码示例。
## Hadoop简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，最初由Apache开发，用于处理大规模数据集。它的核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和M
原创
2023-07-19 16:58:24
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一.Hadoop应用业务分析大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统分别为Hadoop、Spark和Strom:Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、非结构化甚至非结构化数据集。Spark采用了内存计算，从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，
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2023-06-12 21:03:26
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大数据行业人才紧缺成常态，由此带来的就是大数据行业薪酬的水涨船高，大数据作为一门新兴技术，想要做大数据相关的工作，先得要掌握大数据专业技术才行。作为主流运用的技术框架，Hadoop是重点之一，今天我们来聊聊Hadoop学习必须掌握的知识点。 Hadoop基于分布式集群架构，设计了分布式文件系统HDFS，为海量数据存储和管理提供底层支持。Hadoop具有极高的容错性，通过流式数据访问，来实现高吞吐量
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2023-09-21 23:45:54
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一．配置安装环境1> 在虚拟机Vmware上搭建三台Red Hat Enterprise linux，其中一台为master，另外两台位slaves。2> 下载相关的软件，如java jdk、hadoop-0.20.2等。二．安装和配置步骤1> 要是hadoop能过正常的免密码在各个节点中连接传输数据，最重要的是配置SSH，生成密钥。2> jdk的安装，修改/etc/pro
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2023-07-27 20:58:35
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目录：1.hadoop入门须知2.hadoop环境搭建3.hadoop mapreduce之WordCount例子4.idea本地调试hadoop程序5.hadoop 从mysql中读取数据写到hdfs 1)基本介绍 hadoop是什么？Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分不是应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事
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2023-11-08 18:41:26
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文章目录一、Hadoop起源二、Hadoop简介2.1、Hadoop的核心思想2.2、Hadoop 四大模块三、HDFS介绍3.1、数据块3.2、namenode和datanode3.3、块缓存3.4、联邦HDFS3.5、HDFS的高可用性四、YARN介绍4.1、YARN的运行机制五、MapReduce介绍5.1、MapReduce编程模型5.2、Hadoop的MapReduce介绍5.3、Ma
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2023-08-07 17:42:16
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介绍：Cloudera认证介绍CDH认证主要包含以下几种：CCA Spark and Hadoop DeveloperCCA Data AnalystCCA AdministratorCCP Data Engineerhttps://www.cloudera.com/about/training/certification.html1、CCA Spark and Hadoop Developer
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2023-09-13 23:49:40
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文章目录概述DataXceiverServer介绍了解DataXceiverServer初始化工作工作原理DataXceiver介绍Op类介绍处理逻辑BlockSender 读取数据传统方式实现数据传输零拷贝实现数据传输原理具体操作客户端读数据流程分析java api读取数据构造DFSInputStream获取文件的块信息DFSInputStream read 数据Sender发送数据总结 概述
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2023-09-06 10:03:23
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1 陌陌聊天数据分析案例需求1.1 目标基于Hadoop和Hive实现聊天数据统计分析，构建聊天数据分析报表。1.2 需求统计今日总消息量统计今日每小时消息量、发送和接收用户数统计今日各地区发送消息数据量统计今日发送消息和接收消息的用户数统计今日发送消息最多的Top10用户统计今日接收消息最多的Top10用户统计发送人的手机型号分布情况统计发送人的设备操作系统分布情况1.3 数据内容数据大小：两个
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2023-08-07 17:35:27
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文章目录大数据的简介Hadoop框架Hadoop的优缺点Hadoop1.x和2.x的版本区别Hadoop架构Hadoop目录结构正常工作的Hadoop集群中Hadoop都分别需要启动哪些进程，它们的作用分别是什么? 大数据的简介大数据是指无法再一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉，管理和处理的数据集合，同时大数据也是需要新的处理模式才能具有更强的决策力，洞察发现力和流程优化能力的海量以及多样化的
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2023-07-13 17:00:40
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hadoop:数据流转图（基于hadoop 0.18.3）：通过一个最简单的例子来说明hadoop中的数据流转。 hadoop:数据流转图（基于hadoop 0.18.3）：这里使用一个例子说明hadoop中的数据流转过程，这个例子是统计一些文章中词汇的总数。首先files表示这些需要统计词汇的文章。 首先，hadoop会把初始数据分配到各个机器的map
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2023-07-28 19:48:42
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概述接收数据BlockReceiver接收数据包信息receivePacket 接收数据信息PacketResponder处理响应信息 概述因为在hdfs这样一个复杂的分布式文件系统中，每个文件都是由多个block组成的，每个block又有多个副本，这些副本分布在不同的机器上，所以对于hdfs的写操作流程，就算不考虑异常的处理，其实该流程也是hdfs中最复杂的流程了。先上一个《hadoop权威指
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2023-10-03 11:46:05
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网站日志分析项目案例（一）项目介绍：当前页面网站日志分析项目案例（二）数据清洗：网站日志分析项目案例（三）统计分析：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
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2023-09-13 23:49:58
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1、MapReduce程序读取文件的输入目录上存放的相应文件2、客户端在submit（）方法执行之前获取要处理的数据信息，根据集群中的配置形成一个任务分配规划3、客户端提交切片信息给Yarn,Yarn中的resourcemanager启动MRAppmaster----------------------maptask开始4、MRAPPmaster启动后根据本次job的描述信息计算出需要mapta
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2023-08-12 16:58:54
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目录1、聊天软件数据分析案例需求2、基于Hive数仓实现需求开发2.1 建库2.2 建表2.3 加载数据2.4 ETL数据清洗2.5 需求指标统计---都很简单3、FineBI实现可视化报表3.1 FineBI介绍3.2 FineBI配置数据3.3 构建可视化报表 1、聊天软件数据分析案例需求MR速度慢—引入hive背景：大量的用户在线，通过对聊天数据的分析，构建用户画像，为用户提供更好的服务、
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2023-09-01 09:03:04
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目录一、MapReduce的定义二、MapReduce的优缺点2.1 优点2.2 缺点三、MapReduce的核心思想四、MapReduce进程五、编码实现MapReduce的WordCount5.1 序列化类型5.2 编程规范5.3 实现WordCount 一、MapReduce的定义  
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2024-10-12 14:26:58
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1.1 大数据分析以及 Hadoop 和 Spark 在其中承担的角色传统的数据分析使用关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，RDBMS）的数据库来创建数据仓库和数据集市，以便使用商业智能工具进行分析。RDBMS 数据库采用的是写时模式（Schema-on-Write）的方法，而这种方法有许多缺点。传统数据仓库的设计思想是用于提取、转换和
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2024-09-11 22:02:59
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回看重点：mapper任务的输入：mapper任务的输入是一个inputSplit。mapper个数取决于输入分片的个数InputSplitmapper任务的输出：每个mapper任务的输出是一个已分区和已排序的文件shuffle任务的输入：多个已分区和已排序的文件shuffle任务的输出：多个文件，每个文件是一个分区且已经排好序的reducer任务的输入：一个或者多个分区文件reducer任务的
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2024-03-06 15:09:41
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第一时间获取好内容 作者丨斌迪 HappyMint编辑丨Zandy祝读者们中秋节快乐！ 导语
为什么考察HDFS？ 作为大数据生态的基石，HDFS支撑着所有上层的组件，其重要性不言而喻。HDFS作为分布式存储的基础解决方案，为所有的其他组件
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2023-07-20 14:59:13
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购物信息分析基于spark目录本案例中三个文案例中需要处理的文件为 order_goods.txt、products.txt 以及 orders.txt 三个文件，三个文件的说明如下一、本实训项目针对实验数据主要完成了哪些处理？二、Hadoop+Spark集群环境的搭建步骤有哪些？（只介绍完全分布式集群环境的搭建）三、本人在搭建Hadoop+Spark完全分布式集群过程中出现了哪些问题？如何解决的
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2023-10-30 14:12:30
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