Hadoop代码测试环境：Hadoop2.4应用：在对数据需要进行一定条件的过滤和简单处理的时候可以使用自定义输入文件格式类。Hadoop内置的输入文件格式类有：1）FileInputFormat<K,V>这个是基本的父类，我们自定义就直接使用它作为父类；2）TextInputFormat<LongWritable,Text>这个是默认的数据格式类，我们一般编程，如果没有特
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2023-09-22 12:55:10
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Hadoop 自定义输入输出一、输入端1. 数据读取抽象类2. 自定义MySQL输入类二、输出端1. 数据输出抽象类2. 自定义MySQL输出类三、测试例1. 目的2. 数据库表结构3. 编写测试例3.1 Map 输入Value类3.2 Map 输出Key3.3 Map 输出Value3.4 Map 任务3.5 Reduce 输出Value3.6 Reduce 任务3.7 Runner4. 运行结
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2023-09-20 12:34:55
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Hadoop之数据仓库Hive运行机制，常用操作，数据倾斜原因及优化详解2017-12-17一、Hive是什么 Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载(ETL)，这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时
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2023-12-09 23:31:17
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Hadoop中的MapReduce库支持集中不同的格式的输入数据。例如，文本模式的输入数据的每一行被视为一个key/value键值对。key是文件的偏移量，value是那一行的内容。另一种常见的格式是以key进行排序来存储key/value键值对的序列。每种输入类型的实现都必须能够把数据分割成数据片段，并能够由单独的Map任务来对数据片段进行后续处理。1. 输入格式-InputFormat当运行一
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2023-12-01 07:10:18
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一、输入格式 1、输入分片split 一个分片对应一个map任务； 一个分片包含一个表（整个文件）上的若干行，而一条记录（单行）对应一行； 分片包含一个以字节为单位的长度 和 一组存储位置，分片不包含实际的数据； map处理时会用分片的大小来排序，优先处理最大的分片； hadoop中Java定义的分片为InputSplit抽象类：主要两个方法
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2023-07-24 09:27:54
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尝试了安装了一次HBASE，也学到了一点东西，记录下来1)、增加hbase用户可以操作的文件和进程的最大数网上看了教程，发现好多说BASE数据库会用到好多文件，需要配置一下LINUX用户的文件和进程限制。先按照网上的方法进行了配置，如下切换到root用户vi etc/security/limits.conf在最后面加上hadoop - nproc 32000
hadoop - nofile 32
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2023-07-12 17:50:06
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1、解压2、配置环境变量你的解压路径HADOOP_HOMEF:\学习文件2\Hadoop3.x\apache-hadoop-3.1.0-winutils-master\apache-hadoop-3.1.0-winutils-master 配置path%HADOOP_HOME%\bin3、以管理员身份运行你的ide(我的是idea),如果在配置环境变量前已经打开，关闭再重新打开3.1、pom文件&
1、HDFS文件的输入输出流 Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem .get(conf); FSDataInputStream in = fs.open(new Path(
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2023-10-26 17:54:32
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Hadoop提供了较为丰富的数据输入输出格式，可以满足很多的设计实现，但是在某些时候需要自定义输入输出格式。数据的输入格式用于描述MapReduce作业的数据输入规范，MapReduce框架依靠数据输入格式完后输入规范检查（比如输入文件目录的检查），对数据文件进行输入分块（InputSpilt）以及提供从输入分快中将数据逐行的读出，并转换为Map过程的输入键值对等功能。Hadoop提供了很多的输入
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2023-09-20 10:52:19
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一：背景为了方便MapReduce直接访问关系型数据库(MYSQL、Oracle等)，Hadoop提供了DBInputFormat和DBOutputFormat两个类，通过DBInputFormat类把数据库表的数据读入到HDFS中，根据DBOutputFormat类把MapReduce产生的结果集导入到数据库中。二：实现我们以MYSQL数据库为例，先建立数据库、表以及插入数据，如下，(1)：建立
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2024-04-09 14:38:58
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自定义输入输出应用：在对数据需要进行一定条件的过滤和简单处理的时候可以使用自定义输入文件格式类。hadoop内置的输入文件格式类有：1）FileInputFormat<K,V>这个是基本的父类，我们自定义就直接使用它作为父类；2）TextInputFormat<LongWritable,Text>这个是默认的数据格式类，我们一般编程，如果没有特别指定的话，一般都使用的是这个
Hadoop 中的MapReduce库支持几种不同格式的输入数据。例如，文本模式的输入数据的每一行被视为一个key/value pair,其中key为文件的偏移量，value为那一行的内容。每一种输入类型的实现都必须能够把输入数据分割成数据片段，并能够由单独的Map任务来对数据片段进行后续处理。一. 输入格式InputFor
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2023-07-16 22:10:04
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一个任务的开始阶段是由InputFormat来决定的！1.在MapReduce框架中，InputFormat扮演的角色：– 将输入数据切分成逻辑的分片（Split），一个分片将被分配给一个单独的Mapper– 提供RecordReader的对象，该对象会从分片中读出<Key－Value>对供Mapper处理1.1InputFormat对Mapper的影响：– 决定了Mapper的数量–
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2024-05-20 23:28:09
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# Hadoop版本的探秘
在大数据时代，Apache Hadoop作为一个开源框架，已经成为处理和存储大规模数据集的重要工具。很多人可能都对其充满好奇，尤其是如何查看其版本信息。本文将引导您了解如何使用“输入hadoop version”命令查看Hadoop版本，并通过代码示例和类图的方式更深入地了解Hadoop的构架。
## 一、Hadoop简介
Hadoop是一个用于分布式存储和处理大
# Hadoop 输入与 Java 编程的融合
Hadoop 是一个开源框架，旨在支持大规模的数据存储和处理。许多组织利用 Hadoop 来处理大数据，它的核心组件之一就是 Hadoop Distributed File System（HDFS）和 MapReduce。本文将重点介绍如何在 Hadoop 中用 Java 进行输入操作，并通过代码示例帮助你理解这一过程。
## Hadoop 输入
FSDataInputStream类扩展了java中的DataInputStream类，以达到随机读的特性，避免了从同开始读到分片的位置，从而提高了效率。
输入格式：InputFormat类定义了如何分割和读取输入文件，其中一个子类是FileInputFormat抽象类。当开启Hadoop作业时，FileInputFormat会得到一个路径参数，这个路径内包含了所需要处理的文件，File
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2023-09-26 15:53:22
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Hadoop学习有一段时间了，但是缺乏练手的项目，老是学了又忘。想想该整理一个学习笔记啥的，这年头打字比写字方便。果断开博客，咩哈哈~~ 开场白结束（木有文艺细胞） 默认的MapReduce作业import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.
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2024-05-21 10:48:47
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(一) Map输入数据块的切分算法（基于hadoop源码 1.0.1）：
（1）分片算法 MapTask的个数据主要取决于InputFormat通过对输入数据调用getSplit()方法分割为若干个分片数据，即InputSplit数。hadoop中切片大小主要由以下几个因素：blockSize:块大小minSize:最小分片大小，由参数
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2023-11-08 19:02:04
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Hadoop常常被用作大型数据处理生态系统中的一部分。它的优势在于能够批量地处理大量数据，并将结果以最好的方式与其他系统相集成。从高层次角度来看，整个过程就是Hadoop接收输入文件、使用自定义转换（Map-Reduce步骤）获得内容流，以及将输出文件的结果写回磁盘。上个月InfoQ展示了怎样在第一个步骤中，使用InputFormat类来更好地对接收输入文件进行控制。而在本文中，我们将同大家一起探
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2023-09-06 17:18:56
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关于输入格式：hadoop中自带了许多的输入格式，其中有一个抽象类是FileInputFormat,所有操作文件的InputFormat类都是从这里继承功能和属性，当开启一个hadoop作业时，FileInputFormat会得到一个路径参数，这个路径包含了所需要处理的文件，FileInputFormat会读取目录中的所有文件,然后通过把这些文件拆分成一个或多个切片。可以通过Job对象setInp
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2023-07-24 11:07:35
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