一、实验题目 编写MapReduce程序Dictionary。 二、实验目的 Dictionary遍历dictionary.txt文件，读取数据，并把其中的英文词汇转化为法语或意大利语。 文档格式：每行空格前为英语，空格后为法语或意大利语，中括号中为词性。 三、任务分解 首先，先观察待处理文档，由于windows下与linux中回车符的表示不同（一个为\r\n,一个为\n）。 所以同一个文档在不同
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2023-10-25 12:37:02
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编程实现以下指定功能，并利用Hadoop提供的Shell命令完成相同任务： （1） 向HDFS中上传任意文本文件，如果指定的文件在HDFS中已经存在，由用户指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件； shell命令实现 首先启动所有的hadoop应用上传本地文件到HDFShadoop fs -put text.txt /Test/追加到文件末尾的指令hadoop fs -appendToFile
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2023-08-16 16:06:25
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作业文档 提取码 crqa一、实验目的理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色；熟练使用HDFS操作常用的Shell命令；熟悉HDFS操作常用的Java API。二、实验平台操作系统：Linux（建议CentOS）；Hadoop版本：2.6.1；JDK版本：1.7或以上版本；Java IDE：Eclipse。三、实验步骤（一）编程实现以下功能，并利用Hadoop提供的Shell命令完
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2023-08-16 17:37:35
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一、 实验目的 1）理解 HDFS 在 Hadoop 体系结构中的角色。 2）熟练使用 HDFS 操作常用的 shell 命令。 3）熟悉 HDFS 操作常用的 Java API。二、 实验平台 1）操作系统：Linux（Ubuntu18.04）； 2）Hadoop 版本：2.9.0； 3）JDK 版本：1.8； 4）Java IDE：Eclipse 3.8。 三、 实验内容 编程实现以下功能，并
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2023-07-14 16:33:08
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实验1 安装Hadoop实验2 通过Shell 访问hdfs实验3 通过Java API 访问HDFS常见问题：1. 编译无法通过参考解决方法查看Import包是否正确查看Maven版本是否为自定义版本而不是系统自带版本查看Maven仓是否为自定义路径。尝试删除Maven仓或者重新设置Maven仓目录。重启Idea, 重启系统查看依赖包是否正确查看Java包是否安装正确2. 运行后无法上传文件，或
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2024-06-22 20:15:57
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实验原理以本实验的buyer1(buyer_id,friends_id)表为例来阐述单表连接的实验原理。单表连接，连接的是左表的buyer_id列和右表的friends_id列，且左表和右表是同一个表。因此，在map阶段将读入数据分割成buyer_id和friends_id之后，会将buyer_id设置成key，friends_id设置成value，直接输出并将其作为左表；再将同一对buyer_i
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2023-12-02 14:39:17
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一、实验要求根据课本上的Hadoop的章节的内容，熟悉从系统下载、安装、命令使用，到MapReduce的简单编程实验。二、实验内容2.1 部署方式Hadoop主要有两种安装方式，即传统解压包方式和Linux标准方式。安装Hadoop的同时，还要明确工作环境的构建模式。Hadoop部署环境分为单机模式、伪分布模式和分布式模式三种。2.2 部署步骤(简述)步骤1：制定部署规划；步骤2：部署前工作；步骤
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2023-06-14 22:22:44
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Hive介绍Hadoop开发存在的问题只能用java语言开发，如果是c语言或其他语言的程序员用Hadoop，存 在语言门槛。 需要对Hadoop底层原理，api比较了解才能做开发。Hive概述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。可以将结构化的数据文件映射为 一张表，并提供完整的sql查询功能，可以将 sql语句转换为 MapReduce任 务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQ
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2023-07-13 16:35:38
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11.（2）模拟namenode崩溃，例如将name目录的内容全部删除，然后通过secondary namenode恢复namenode，抓图实验过程22.12.1.1硬软件环境2.1.2集群网络环境集群只包含一个节点，设置IP地址为192.168.1.200。2.22.2.1JDK安装和Java环境变量配置1.打开JDK1.7 64bit安装包下载链接为：http://www.oracle.co
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2024-05-17 12:57:49
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创建目录上传英文测试文档(如果已有则无需配置)。a.dfs上创建input目录
hadoop@ubuntu-V01:~/data/hadoop-2.5.2$bin/hadoop fs -mkdir -p input
b.把hadoop目录下的README.txt拷贝到dfs新建的input里
hadoop@ubuntu-V01:~/data/hadoop-2.5.2$bin/hadoop f
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2024-08-02 14:28:45
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从机也需要验证，如果哪台机器ping不通请查看3.3以及5.3的解决方法或自行百度。6.2 方法二：通过FireFox访问百度这种方法需要再安装CentOS的时候选择了GUI界面(参考2.3)然后输入www.baidu.com，看是否能成功访问，以下是成功界面：7. 免密安全登录7.1 生成秘钥及分享秘钥该操作需要重复三次(实验需要一个Master两个Slave……)以主机为例，在终端依次使用以下
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2024-07-30 15:26:24
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**实验报告一 JDK+Hadoop安装配置、单机模式配置、伪分布式、完全分布式配置**一、安装配置 1.关闭防火墙 firewall-cmd --state 显示防火墙状态running/not running（防火墙显示not running，就可以直接进行→2） systemctl stop firewalld 临时关闭防火墙，每次开机重新开启防火墙 systemctl disable fi
1.实验目的（1）理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色；（2）熟练使用HDFS操作常用的Shell命令；（3）熟悉HDFS操作常用的Java API。2. 实验平台（1）操作系统：Linux；（2）Hadoop版本：2.7.4 ；（3）JDK版本1.8；（4）Java IDE：eclipse 。3. 实验步骤（一）编程实现以下功能，并利用Hadoop提供的Shell命令完成相同任
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2023-10-17 12:35:59
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一、安装环境：centos7、hadoop-3.1.2、zookeeper-3.4.14、3个节点（192.168.56.60，192.168.56.62，192.168.56.64）。centos60centos62centos64NameNodeNameNode ZookeeperZookeeperZookeeperDataNodeDataNodeDataNodeJournalNod
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2024-01-13 20:29:11
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优化时，把hive sql 当做map reduce程序来读，会有意想不到的惊喜。理解hadoop的核心能力，是hive优化的根本。长期观察hadoop处理数据的过程，有几个显著的特征：1：不怕数据多，就怕数据倾斜2：对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，没半小时是跑不完的。map reduce初始化的时间是比较长的。3：对su
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2023-11-20 15:35:36
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1. 安装 Hadoop 和 Spark进入 Linux 系统，参照本教程官网“实验指南”栏目的“Hadoop 的安装和使用”，完成 Hadoop 伪分布式模式的安装。完成 Hadoop 的安装以后，再安装Spark（Local 模式）。 2. &
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2023-07-20 14:56:04
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前言文本已收录至我的GitHub仓库，欢迎Star：https://github.com/bin392328206/six-finger种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在叨絮hadoop 完成之后，就是hive了。。今天我们就来看看hive小六六学大数据之 Hadoop(一)小六六学大数据之 Hadoop(二)什么是 HiveHive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计
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2023-09-08 19:09:54
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Hadoop集群搭建之Hive安装1. 准备工作准备好已经安装了Hadoop的集群服务器之后，需要在其中一台中安装MySQL数据库，安装可以参考CentOS7安装MySQL5.7这篇文章。下载Hive的安装包并上传至其中一台服务器中，下载地址2. Hive本地安装1. 安装目录规划统一安装路径：/opt/modules
统一软件存放路径：/opt/software2. 上传压缩包1. 将压缩包上传
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2023-09-08 20:32:19
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文章目录1 Apache Hive概述1.1 为什么使用Hive：1.2 Hive和hadoop的关系2 如何实现Hive功能3 Apache Hive架构、组件4 Apache Hive数据模型4.1 Data Model4.2 Databases 数据库4.3 Tables 表4.4 Partitions 分区4.5 Buckets 分桶4.6 Hive和Mysql比较5 Hive安装部署5
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2024-06-04 08:52:03
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Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的平台，实现在多台计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。hadoop框架最核心的部分是hdfs和mapreduce。hdfs提供了海量数据的存储，mapreduce提供了对数据的计算。hadoop处理海量数据，需要hbase做数据库，hbase是面向列的分布式数据库，使用集群环境的内存做处理，但是不支持sql语句，所以操作和计算数据非常不方便，于是整
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2023-05-23 10:18:18
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