大数据第二次作业操作大家好，我是【豆干花生】，这次我带来了大数据的第二次实践作业~ 主要内容为hadoop编程，使用GraphLite进行同步图计算 可以说十分具体了，包含了具体操作、代码指令、各个步骤截图。 文章目录大数据第二次作业操作一.作业内容二.第一个作业--hadoop编程1.具体代码如下：2.准备工作:3.具体操作三.第二个作业--同步图计算，SSSP1.具体代码2.准备工作3.具体操
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2024-03-14 05:44:43
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1 面试题1.1 简述Hadoop小文件弊端过多的小文件会加重 namenode 负担，增加寻址成本，降低处理效率，最终导致集群整体性能下降。1.2 HDFS中DataNode挂掉如何处理？HDFS namenode 与 HDFS datenode 具有周期性心跳通信机制，检查发现某个数据的副本数量小于冗余因子时，说明有 datanode 节点宕机，HDFS 就会启动数据冗余复制，为它生成新的副本
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2024-02-22 23:28:49
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最近某hadoop集群多次出现机器宕机，现象为瞬间机器的sys cpu增长至100%，机器无法登录。只能硬件重启，ganglia cpu信息如下：首先怀疑有用户启动了比较奇葩的job，导致不合理的系统调用出现的问题。随后加了ps及pidstat信息收集job信息（公共集群蛋疼的地方），然后出现问题的时候，各类脚本已经无法工作，一直没有抓到现场。终于在某一次看到一台机器sy
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2023-07-11 22:45:43
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前言本次作业是在《爬虫大作业》的基础上进行的，在《爬虫大作业》中，我主要对拉勾网python岗位的招聘信息进行的数据爬取，最终得到了2641条数据存在一个名为lagoupy.xls中。本次作业的任务主要有以下三点：1.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件，将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS2.把hdfs中的文本文件最终导入到数据仓库Hive中，在Hive中查看并分析数据3.用Hive对
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2023-07-11 22:18:52
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一、Hadoop综合大作业 要求：1.将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS爬取的数据总共有10个表格（分别是不同类别）2.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件对字段进行预处理：查看生成的table.txt：3.把hdfs中的文本文件最终导入到数据仓库Hive中启动hdfs：4.在Hive中查看并分析数据5.用Hive对爬虫大作业产生的进行数据分析，写一篇博客描述你的分析过程和
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2024-01-16 18:11:23
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作业要求1.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件，将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS2.把hdfs中的文本文件最终导入到数据仓库Hive中，在Hive中查看并分析数据3.用Hive对爬虫大作业产生的进行数据分析（10条以上的查询分析） 作业题目：爬取电影《何以为家》影评并进行综合分析大数据案列：1.准备本地数据文件对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件，将爬虫大
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2023-12-13 12:02:55
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学号:S201625005
姓名：梁勋
联系电话：13126734215
运行环境：MacOS serria 10.12.4 Beta (16E163f)
程序语言：Python3 分析设计：
有n份作业分配给n个人去完成，每人完成一份作业。
假定第i个人完成第j份作业需要花费cij时间，cij>0,1≦i,j≦n。试设计一个回溯算法，将n份作业分配给n个人完成，使得总花费时间最少。
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2024-09-18 20:22:59
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# 作业分配问题解决方案
## 引言
在工作或学习中，经常会遇到需要将一些任务分配给不同的人员或资源的情况。这就是常说的作业分配问题。作业分配问题是一种经典的优化问题，它的目标是找到一种最佳的分配方式，使得总体的效益最大化或者成本最小化。
## 问题描述
假设有n个任务和m个人员，每个任务需要花费不同的时间和人力资源来完成。我们的目标是找到一种分配方案，使得总时间最短。
## 解决方案
作业
原创
2023-09-04 19:49:16
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1、Hdfs的block和spark的partition有什么区别吗？在hdfs中的block是分布式存储的最小单元，等分，并且可以设置冗余，这样设计会出现一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的block大小，便于快速找到，读取对应的内容，例如快手利用hdfs来进行存储视频。Spark中的parition是弹性分布式数据集中rdd的最小单元，rdd是由分布在各个节点上的partition组成的。part
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2023-07-12 13:23:03
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# Hadoop 块分配实现指南
Hadoop 是一个开源框架，支持以分布式方式存储与处理大数据。块分配是 Hadoop 在文件存储时的重要环节，理解其工作流程是实现 Hadoop 的关键。本文将详细介绍 Hadoop 块分配的实现步骤、必要的代码示例，并配以注释，帮助你深入理解这些概念。
## 流程步骤
块分配的实现流程可以分为以下几个阶段。以下是步骤的简要总结：
| 步骤 | 描述 |
# Hadoop内存分配实现指南
## 简介
在Hadoop中，内存分配是一个重要的任务，它直接影响MapReduce作业的性能和稳定性。本文将向你介绍如何实现Hadoop内存分配，帮助你理解整个过程并提供详细的代码示例。
## 整体流程
下面是实现Hadoop内存分配的整体流程，我们将通过表格展示每个步骤的具体内容。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 配置Y
原创
2023-08-27 10:37:24
143阅读
Q1. Hadoop 有哪些组件？（1）HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager（3）MapReduce：它其实是一个应用程序开发包。Q2: 为什么spark要把操作分为transfo
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2023-07-25 21:07:59
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# Hadoop 作业提交
## 简介
Hadoop 是一个用于存储和处理大规模数据的开源框架。它支持将数据存储在多个计算机集群中，并通过MapReduce 等并行计算模型来处理这些数据。在使用 Hadoop 进行数据处理时，通常需要编写 Hadoop 作业，并将其提交到 Hadoop 集群中运行。
本文将介绍如何编写和提交 Hadoop 作业，并提供相应的代码示例。
## Hadoop
原创
2024-03-23 08:16:53
33阅读
1.将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS爬取豆瓣网战狼2电影的影评数据把爬取到的csv文件存放到ubuntn系统中，并创建存放的文件夹bigdatacase、dataset：把下载好的影评test.csv文件文本拷贝到dataset目录下并查看文件查看文件的前五条数据删除表头2.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件每个字段用\t隔开，这里有7个字段。把处理后文件保存到txt文件中启动ha
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2023-07-24 13:31:51
149阅读
1. map过程产生大量对象导致内存溢出这种溢出的原因是在单个map中产生了大量的对象导致的。例如：rdd.map(x=>for(i <- 1 to 10000) yield i.toString)，这个操作在rdd中，每个对象都产生了10000个对象，这肯定很容易产生内存溢出的问题。针对这种问题，在不增加内存的情况下，可以通过减少每个Task的大小，以便达到每个Task即使产生大量的
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2023-06-27 22:22:19
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Hadoop 分别从三个角度将主机划分为两种角色。第一，划分为master 和slave，即主人与奴隶；第二，从HDFS 的角度，将主机划分为NameNode 和DataNode（在分布式文件系统中，目录的管理很重要，管理目录的就相当于主人，而NameNode 就是目录管理者）；第三，从MapReduce 的角度，将主机划分为JobTracker 和TaskTracker（一个job 经常被划分为
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2024-01-04 19:55:08
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# Hadoop作业优化减少作业时间
在进行Hadoop作业优化时，我们需要通过一系列步骤来最终降低作业时间，使得我们的数据处理更加高效。下面我们将详细介绍优化流程，以及在每个步骤中需要采取的具体措施和对应的代码示例。
## 优化流程
| 步骤 | 描述 |
|---------------|----
YARN是分布式资源管理，每一台机器都要去管理该台计算机的资源，Yarn负责为MapReduce程序分配运算硬件资源。每一台机器的管理者叫 NodeManager，整个集群的管理者管理着整个集群的NodeManager，叫 ResourceManager。资源调度和资源隔离是YARN作为一个资源管理系统最重要和最基础的两个功能。资源调度由 ResourceManager 完成，而资源隔离由各个Da
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2023-09-01 09:31:59
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1、 hadoop配置文件分析 在文档（6）中分析了hadoop对配置文件中弃用key的处理，并分析在使用配置文件时调用的set方法，该方法会调用getProps方法获取配置文件，然后将数据设置到配置文件中。 getProps方法详情如下：protected synchronized Properties getProps() {
if (properties == null) {
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2023-07-12 12:21:51
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1.环境介绍 这里用的是四台机器配置一个Hadoop完全分布式的集群环境，一个namenode和三个datanode，四台机器上安装的都是Ubuntu Server 14.04LTS系统；JDK版本1.7.0_75，安装详情下面有介绍；Hadoop版本为最新稳定版本hadoop2.6.0.2.准备工作 创建用户名和组
为三台机器创建相同的用户名和组，建议密码也都设为一样，我的所有机器
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2023-07-24 14:25:45
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