这里使用hadoop权威指南中max_temperature示例，使用java操作hadoop和c++类似，只是语言和api级别的差异，也需要3个组件：一个继承自Mapper的类，一个继承自Reducer的类，和作业处理的主流程。可以写在一个.java文件里面，也可以写在3个里面，这里写在3个java文件中。java和c++在运行作业的时候比较大的一个差异是，
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2023-05-26 03:27:43
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以这篇文章开启大数据开发系列教程更新，本人也是努力学习中1. 环境要求首先 Java 版本不低于 Hadoop 相应版本要求，一般的，Hadoop 大版本号在 2.6 以前的支持 Java 6，Hadoop 大版本号 在 2.7 ~ 3.0 之间的支持 Java 7，Hadoop 版本在 3.0 之后的支持 Java 8详细可见官网 Hadoop Java Versions本文所用的 Hadoop
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2023-08-07 20:03:23
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1 安装jdk1.8和环境准备[必选]1.1 下载安装jdk1.1.1 下载jdk下载jdk1.8版本点击下载jdk1.8下载其他版本点击进入oracle官网如果提示需要登录，则输入以下账号密码账号密码来源于网络(2019.7.18)：账号：liwei@xiaostudy.com密码：OracleTest12341.1.2 安装jdk上传到linux的/opt/myinstall/目录下解压tar
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2023-11-08 20:47:24
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1、采用的方法： java序列化机制采用的ObjectOutputStream 对象上调用writeObject() 方法； Hadoop 序列化机制调用对象的write() 方法，带一个DataOutput 类型的参数；2、反序列化过程： 两者都是从流中读取数据，java的反序
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2023-07-17 22:08:23
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# 如何实现 Java 与 Hadoop 的联动
在现代大数据处理中，Hadoop 是一个非常流行的框架。而 Java 作为一种被广泛使用的编程语言，可以与 Hadoop 无缝集成。本文将指导你如何实现 Java 与 Hadoop 的联动，帮助你理解整个流程并提供代码示例。
## 1. 流程概述
首先，我们来看看整个流程是什么样的。以下是一个简单的步骤表格，描述了实现 Java 与 Hado
原创
2024-10-08 04:14:15
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在使用Java是从Hadoop DFS进行读写与其他文件系统的相应操作没有什么不同。下面的代码是一个从HDFS读取、写入和删除文件，以及创建目录的示例，下面的示例代码这里写链接内容获得。为了能够读取或写入HDFS，需要创建一个Configuration对象，并使用Hadoop配置文件将配置参数传递给它 下面的示例代码假设Hadoop配置文件定位在/etc/hadoop/confTIPs:如果不分
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2023-06-08 09:08:35
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1、采用的方法： java序列化机制采用的ObjectOutputStream 对象上调用writeObject() 方法； Hadoop 序列化机制调用对象的write() 方法，带一个DataOutput 类型的参数；2、反序列化过程： 两者都是从流中读取数据，java的反序
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2024-03-03 07:51:50
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在大数据技术的演进中，Hadoop与Java的版本对应问题日益凸显，正确的版本匹配至关重要。Hadoop是一个用于处理大规模数据集的开源框架，而Java是其核心编程语言之一。本文将系统地探讨如何解决“Hadoop与Java版本对应”问题，包括背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、选型指南以及生态扩展。
### 背景定位
在大数据应用推广的背景下，Hadoop作为流行的分布式计算框架，搭建在J
目录25. Hadoop25.1.2. HDFS26. Spark26.1.2. 核心架构26.1.3. 核心组件26.1.6. SPARK 运行流程25. Hadoop 25.1.1.
概念 就是一个大数据解决方案。它提供了一套分布式系统基础架构。 核心内容包含 hdfs 和 mapreduce。hadoop2.0 以后引入 yarn. hdfs 是提供数据存储的，mapreduce
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2023-07-24 10:50:09
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Java-API对HDFS的操作哈哈哈哈，深夜来一波干货哦！！！Java-PAI对hdfs的操作，首先我们建一个maven项目，我主要说，我们可以通过Java代码来对HDFS的具体信息的打印，然后用java代码实现上传文件和下载文件，以及对文件的增删。首先来介绍下如何将java代码和HDFS联系起来，HDFS是分布式文件系统,说通俗点就是用的存储的数据库,是hadoop的核心组件之一,其他还有ma
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2024-02-02 19:57:17
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2.2 Hadoop Configuration 详解Hadoop 没 有 使 用 java.util.Properties 管 理 配 置 文 件， 也 没 有 使 用 Apache JakartaCommons Configuration 管理配置文件，而是使用了一套独有的配置文件管理系统，并提供自己的 API，即使用 org.apache.hadoop.conf.Configuration
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2024-07-26 13:08:40
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1、请看：，此处只是配置系统的：硬件配置以及操作系统、节点需要安装的工具、安装JDK环境、创建hadoop用户、建立ssh无密码登录本机前五部分，第6部分的hadoop安装在此博文中需要重新配置，所以不需要查看，在此处博文中需要添加一个master1的namenode节点要结合前五部分一起配置。2、下载zookeeper:https://zookeeper.apache.org/releases.
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2023-11-22 19:58:04
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参考ClickHouse 的基本介绍，什么是 ClickHouse？ 参考基于ClickHouse解决活动海量数据问题1 背景1.1 Hadoop生态Google于 2003~2006 年相继发表了三篇论文：“Google File System”、“Google MapReduce”、“Google Bigtable”，将大数据的处理技术带进了大众视野，而 2006 年开源项目 Hadoop 的
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2023-12-14 18:50:06
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大数据集群（Hadoop生态）安装部署——Linux简介前置要求Hadoop集群角色角色和节点分配安装调整虚拟机内存Hadoop集群部署验证Hadoop集群运行情况 简介1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
Hadoop HDFS 提供分布式海量数据存储能力
Hadoop YARN 提供分布式集群资源管理能
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2023-09-11 19:52:31
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ETL之大数据应用 1.什么是大数据2.大数据的构成 3.大数据的采集与提取4.hadoop与传统数据库的区别 (1).hadoop的5v特征 (1).速度快-实时-离线 (2).多样性 (3).数据量大 (4).真实性 (5).单条数据价值密度低 5.传统数据库特点 (1). 数据结构化 ，数据之间具有联系，面向整个系统。 (2). 数据的共享性高，冗余度低，易扩充 。 (3). 数据独立性高
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2023-09-20 12:04:55
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我们常用的 ETL 工具有Sqoop、Kettle、Nifi：Kettle虽然功能较完善，但当处理大数据量的时候瓶颈问题比较突出；NiFi的功能强大，且支持大数据量操作，但NiFi集群是独立于Hadoop集群的，需要独立的服务器来支撑，强大也就意味着有上手门槛，学习难度大，用人成本高；Sqoop专为关系型数据库和Hadoop之间的ETL而生，支持海量数据，符合项目的需求，且操作简单门槛低。Sqoo
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2023-09-04 14:36:38
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一、Hadoop简介Hadoop的初衷是采用大量的廉价机器，组成一个集群，完成大数据的存储和计算。1.1 Hadoop中的组件1.1.1 Hadoop1.x组成HDFS：负责数据的存储Common：HDFS和MapReduce共有的常用的工具包的模块MapReduce：负责计算，负责计算资源的申请的调度1.1.2 完成大数据的计算写程序，程序需要符合计算框架的要求
java → m
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2023-09-20 10:54:46
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前言教程所用各版本说明一 JDK环境配置由于项目用的JDK17，所以单独给Hadoop配了JDK11，建议直接配置JAVA_HOME环境变量为JDK11，因为后面Spark需要用到JAVA_HOME目前Hadoop和Spark兼容JDK11和JDK8单独修改Hadoop的话，需要在Hadoop目录下的etc\hadoop\文件夹中hadoop-env.cmd中添加一行set JAVA_HOME=E
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2023-11-07 01:05:49
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# 实现商业 Hadoop 与开源 Hadoop 的流程
## 介绍
Hadoop 是处理大规模数据集的重要工具。作为一名开发者，了解商业版 Hadoop（如 Cloudera, Hortonworks）与开源 Hadoop 之间的区别及其实现过程尤为重要。本文将详细介绍如何在本地和商业环境中使用 Hadoop，以及需要完成的具体步骤。
## 流程步骤
以下是实现商业 Hadoop 与开源
从以下几方面来比较Apache Spark与Apache Hadoop.1.解决问题的层面不同首先，Apache Spark与Apache Hadoop两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施，它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着我们不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数
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2023-09-14 13:04:48
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