Pig提供类似SQL的Pig Latin语言，支持filter，groupby，join，orderby等，支持用户自定义函数；pig会将用户编写的脚本转换为MR（与Hive类似），并自动优化，执行MR进行查询操作。pig可以加载数据、表达转换数据并存储最终结果。先使用Load语句从文件中加载数据，再通过转换或查询语句进行数据处理，最后通过Store语句将数据输出到文件中或加载到Hive中。Pig
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2023-07-12 13:21:50
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之前已经介绍了如何搭建CentOS虚拟机并且安装Hadoop，使用命令成功访问操作Hadoop的hdfs，接下来介绍如果使用java 代码操作Hadoop的hdfs.一、环境准备1.CentOS72.Hadoop3.1.13.SpringBoot2.1.0代码地址：springboot集成hadoop项目代码二、开发准备说明：因为后面设置了虚拟机固定IP为192.168.2.2 替换掉之前的地址即
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2023-09-22 13:03:14
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HDFS（Hadoop Distributed File System），它是Hadoop核心的一部分，是Hadoop默认使用的一套分布式文件系统。这里之所以说默认，是因为Hadoop项目其实有一层比较通用的文件系统抽象层，这使得它可以使用多种文件系统，比如本地文件系统、Amazon S3等。当然本文主要介绍HDFS。设计目标优势我们知道Hadoop是为了处理大数据而诞生的一个系统，而HDFS是为
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2023-09-01 08:30:08
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一.HBase的基本简介1.简介:HBase是大数据领域的一个nosql的数据库, no sql 或者 not only sql 非关系型数据库. Hbase是参考谷歌的一篇论文: 2006年Google发表BigTable白皮, 2006年开始开发HBase, 2008 HBase成为了 Hadoop的子项目, 2010年HBase成为Apache顶级项目(扩展:hdfs是参考GFS,mapre
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2023-07-23 17:36:05
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上一篇文章介绍了Hadoop的单机配置以及一个简单的MapReduce示例，今天看看MapReduce处理数据的流程是怎样的。建议阅读本文前，最好能看一下上一篇文章的代码。上图以上一篇文章的MapReduce示例为例，展示了单机配置下MapReduce的处理流程，由于单机情况下更容易理解处理流程，所以这篇文章以单机处理为例，实际上，分布式配置时，也是这样的流程，只是在每个环节的数据形式有所不同，后
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2023-08-21 17:09:07
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基础实验Hadoop中的HDFS解决了分布式文件存储的问题。本文将介绍Hadoop中的MapReduce，主要用于解决大规模并行计算的问题。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算。MapReduce采用了“分而治之”的思想。Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理；Reduce负责“合”，即对Map阶段的结果进行全局汇总。MapReduce中定义了
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2023-07-12 11:20:04
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以下所有案例源代码地址：案例源代码 文章目录1. 求每月最高温度的两天2. 好友推荐3. PageRank算法4. TFIDF词频逆文件频率5. itemCF6. 小结 1. 求每月最高温度的两天在一组含有时间年月日时分秒以及此时温度的数据中，通过hadoop的map&reduce取出一个月中温度最高的两个数据。 数据如下：1949-10-01 14:21:02 34c
1949-10-
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2023-08-31 08:30:28
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大数据与Hadoophadoop是一种分析和处理海量数据的软件平台hadoop是一款开源软件，使用JAVA开发hadoop可以提供一个分布式基础架构Hadoop特点高可靠性，高扩展性，高效性，高容错性，低成本Hadoop的核心组件HDFS: hadoop分布式文件系统Mapreduce: 分布式计算框架Yarn: 集群资源管理系统Hadoop模式单机伪分布式完全分布式部署Hadoop单机版[roo
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2023-07-24 13:12:38
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分析MapReduce执行过程MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图： Mapper任务的执行过程详解每个Mapper任务是一个Java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对
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2023-07-25 00:12:03
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一、MapReduce概述1、基本概念Hadoop核心组件之一：分布式计算的方案MapReduce，是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，其中Map(映射)和Reduce(归约)。MapReduce既是一个编程模型，也是一个计算组件，处理的过程分为两个阶段，Map阶段：负责把任务分解为多个小任务，Reduce负责把多个小任务的处理结果进行汇总。其中Map阶段主要输入是一对Key-Value，
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2023-08-30 15:39:16
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整体把握：1.有一个待处理的大数据，被划分成大小相同的数据库(如64MB)，以及与此相应的用户作业程序。2.系统中有一个负责调度的主节点(Master)，以及数据Map和Reduce工作节点(Worker).3.用户作业提交个主节点。4.主节点为作业程序寻找和配备可用的Map节点，并将程序传送给map节点。5.主节点也为作业程序寻找和配备可用的Reduce节点，并将程序传送给Reduce节点。6.
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2023-08-30 15:39:34
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开发MapReduce应用程序一、单词计数1.实例描述 计算出文件中每个单词的频数。要求输出结果按照单词的字母顺序进行排序。每个单词和其频数占一行，单词和频数之间有间隔。 比如，输出一个文本文件，内容如下： hello world hello hadoop hello
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2023-11-08 17:48:54
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花了好长时间查找资料理解、学习、总结 这应该是一篇比较全面的MapReduce之WordCount文章了 耐心看下去1，创建本地文件在hadoop-2.6.0文件夹下创建一个文件夹data，在其中创建一个text文件 mkdir data
cd data
vi hello 再在当前文件夹中创建一个apps文件夹，方便后续传jar包 mkdir apps 将文本文件传到HDFS的
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2023-07-24 10:29:59
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储。库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于检测和处理应用层的故障，从而在计算机集群之上提供高可用性服务，每个计算机都可能容易出现故障。该项目包括以下模块:Had
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2023-09-01 08:50:00
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1.概述夜深了，这是本人的第一篇技术博客，写文章不是本人的长处，也会经常去问度娘，如果本文中记录的步骤侵犯了某些博主的权利，请联系我。本文只是记录了自己的编译过程。 为什么要编译hadoop源码呢？网上各种编译好的hadoop,拿来用就好了吗！因为在用别人hadoop时，别人的编译环境跟我们的不同，在使用过程中会有些报警。报警而已嘛，可我老师是个严厉的人，让我们自己编译一下。我是个遵守纪律的好学
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2023-07-12 14:54:03
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http://book.51cto.com/art/201312/422113.htm1.4 Hadoop源代码组织结构 直接解压Hadoop压缩包后，可看到图1-11所示的目录结构，其中，比较重要的目录有src、conf、lib、bin等。下面分别介绍这几个目录的作用： src：Hadoop源代码所在的目录。最核心的代码所在子目录分别是core、hdfs和mapred，它们分别实现了Hadoop
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2023-07-13 16:56:28
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在Hadoop中每个MapReduce应用程序被表示成一个作业，每个作业又被分成多个任务。应用程序向框架提交一个MapReduce作业，作业一般会将输入的数据集合分成彼此独立的数据块，然后由map任务以并行方式完成对数据分块的处理。框架对map的输出进行排序，之后输出到reduce任务。集群中一个节点既是计算节点，又是存储节点。这种设计效率非常高，框架可以在数据所在的节点上调度任务执行，大大节省了
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2023-10-06 20:45:03
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关于MapReduceMapReduce其实是一种可用于数据处理的编程模型。Hadoop中可以运行各个语言版本的MapReduce程序，但是一般来说还是常用Java语言。最重要的是，MapReduce程序本质上是并行运行的，因此可以将大规模的数据分析任务分发给任何一个拥有足够多机器的数据中心。MapReduce的优势就在于处理大规模数据集。MapReduce任务过程分为两个处理阶段：map阶段和r
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2023-07-12 11:11:18
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学习Hadoop之MapReduce笔记MapReduce最简单的例子如下图所示，假如我们要计算一份海报的数据，那么我们应该怎么快速计算出结果呢？ 首先，我们要知道的是，我们对于一份非常大的文件上传到我们的HDFS分布式系统上时，它已经不是一个文件了，而是被物理分割成了很多份，至于被分成多少块那就要看文件的大小了，假如文件的大小是1g，HDFS默认的Block Size（区块）大小是128M，那么
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2023-09-20 07:05:03
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Hadoop是一个分布式系统基础架构，由apache基金会维护并更新。官网地址: http://hadoop.apache.org/Hadoop项目主要包括以下4个模块:Hadoop Common: 为其他Hadoop模块提供基础设施。Hadoop HDFS: 一个高高靠、高吞吐量的分布式文件系统。Hadoop MapReduce: 一个分布式的计算框架，包括任务调度和集群资源
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2023-07-19 15:46:07
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