Hadoop的第一课总是MapReduce，但是往往我们每次都是使用自带的例子跑一遍MapReduce程序，今天总与自己写了一个完整的程序。技术有限，多多指教。 1.导Jar包，将Hadoop的Jar导入到你的工程 2.开始写自己的主类，分为3个类。 第一个类WordcountMapperpackage cn.itcast.bigdata.mr.wcdemo;
import java.io.I
MapReduce原理及源码解读目录MapReduce原理及源码解读一、分片灵魂拷问：为什么要分片？1.1 对谁分片1.2 长度是否为01.3 是否可以分片1.4 分片的大小1.5 开始分片1.6 分片后读取会不会断行二、Map阶段2.1 实例化Mapper2.2 调用map()方法三、Shuffle阶段灵魂拷问：哪来的Shuffle？3.1 shuffle的概念3.2 Map端Shuffle3.
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2024-08-27 15:49:40
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需求：使用mapreduce实现文件a.txt中不同单词出现的次数map之前：1）：map处理之前的数据我们称为map<k1,v1>例：map<k1,v1> 在这里我们一次读取一行，行号就相当于k1,行的所有内容相当于v1map阶段：继承org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper重写map2）将map<k1,v1>读取、解析并将结果存到
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2024-04-04 08:45:16
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需求：在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数数据格式准备如下：创建这个文件cd /export/servers
vim wordcount.txt文件内容：hello,world,hadoop
hello,hive,sqoop,flume
kitty,tom,jerry,world
hadoop上传成功后效果上传文件到集群hdfs dfs -mkdir /wordcount/
hdfs
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2024-01-30 07:49:20
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在MapReduce上搜索发现各种分散的博客文章，一些大学课程页面和一本书，其中似乎几乎包含其他来源所做的一切。 这篇文章包含基于本书的MapReduce问答。 基本上，如果我是一名学生，这就是我作为考试准备记录所做的。 如果我要当老师，这就是我在考试中要问的。 第一章给出应归功的信用，其余章节包含问题。 上一章包含动手编码练习。 这本书 该书名为MapReduce的数据密集型文本处
Hbase的学习笔记（3）本次主要学习Hbase与Java的配合使用，即通过Java语言完成对Hbase表的增删改查。1. 所需依赖jar包<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-client -->
<dependency>
<groupId>org.apache
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2023-09-11 21:48:54
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Hadoop 的最常见用法之一是 Web 搜索。虽然它不是唯一的软件框架应用程序，但作为一个并行数据处理引擎，它的表现非常突出。Hadoop 最有趣的方面之一是 Map and Reduce 流程，它受到Google开发的启发。这个流程称为创建索引，它将 Web爬行器检索到的文本 Web 页面作为输入，并且将这些页面上的单词的频率报告作为结果。然后可以在整个 Web 搜索过程中使用这个结果从已定义
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2023-07-28 10:13:42
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# HBase打包Jar包的指南
在大数据生态系统中，HBase是一个高效、可扩展的NoSQL数据库，适用于实时读写和高容量的数据存储。为了在生产环境中部署HBase应用程序，开发者通常需要将其代码打包为一个可执行的Jar包。本文将介绍如何打包HBase项目，提供相关代码示例，并在最后总结最佳实践。
## 1. 准备工作
在开始打包之前，确保你已经完成了以下准备工作：
- 安装了Java开
原创
2024-10-19 08:03:17
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HBase 是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，但在实际工作中，常常会遇到 HBase 当前版本的 Jar 包依赖问题。本文将记录解决 HBase Jar 包依赖的过程，借此帮助大家避免在日常工作中走入同样的误区。
### 环境预检
在部署 HBase 之前，首先需要确保我们的环境满足相关的要求。下面是我所使用的硬件配置和思维导图，帮助更直观地理解。
```mermaid
mindm
HBase的jar包问题通常会涉及到多个方面，例如如何备份、恢复、处理灾难以及与工具链的集成等。接下来我们会依照备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和监控告警等方面详细探讨这些问题。
## 备份策略
在处理HBase的jar包时，首先要制定一个合适的备份策略，以确保数据的安全和可恢复性。
```mermaid
gantt
title HBase Jar包备份策略
HBase执行Jar包
# 引言
在大数据领域，HBase是一种高可靠、高性能、可扩展的分布式数据库，被广泛应用于海量数据的存储和处理。HBase可以与Hadoop等大数据处理框架无缝集成，通过执行Jar包可以实现更复杂的数据分析和计算任务。本文将详细介绍如何在HBase中执行Jar包，并提供代码示例来演示该过程。
# HBase执行Jar包的背景
HBase本身提供了一些基本的数据操作接口，
原创
2023-09-01 13:10:19
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Hadoop 环境搭建参考资料: http://hadoop.apache.org/docs/r2.4.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/ClusterSetup.htmlhttp://hadoop.apache.org/docs/r2.4.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xmlhttp:/
1、先看一个标准的hbase作为数据读取源和输出源的样例：View Code1
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8Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
Job job = new Job(conf, "job name ");
job.setJarByClass(test.class);
Scan scan = new Scan();
Tabl
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2023-08-08 21:38:14
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对于Hadoop分布式文件系统本身来说，重要的出发点在于硬件故障是常态，不是非异常的状态，我们可以摒弃采用IBM小型机方案，Hadoop中数据可以自动复制，一份数据可以复制成三份，第一份在一台
服务器上，第二份数据在另外一台机架的另外一台服务器上，第三份数据可
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2023-12-05 22:21:38
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MapReduce是什么MapReduce是一种分布式计算编程框架，是Hadoop主要组成部分之一，可以让用户专注于编写核心逻辑代码，最后以高可靠、高容错的方式在大型集群上并行处理大量数据。MapReduce的存储MapReduce的数据是存储在HDFS上的，HDFS也是Hadoop的主要组成部分之一。下边是MapReduce在HDFS上的存储的图解HDFS主要有Namenode和Datanode
难得想写个mapreduce程序。发现已经不记得须要加入那些jar包了，网上找了一会也没发现准确的答案。幸好对hadoop体系结构略知一二。迅速试出了写mapreduce程序须要的五个jar包。 不多不少，5个包足矣……贴出来免得其朋友再走弯路 （请忽视包的版本号不一致问题，是我从其它项目中东拼西凑
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2016-03-01 11:08:00
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1. 资源相关参数1.1 以下调整参数都在mapred-site.xml这个配置文件当中有以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置就可以生效mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Tas
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2024-04-03 12:00:03
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测试数据连接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1TBHvrfO3dKBO8xOaeFXS3Q 提取码：4zug1. 需求 Reduce 端实现 JOIN假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在 HDFS 中, 需要用 MapReduce 程序来实现以下 SQL 查询运算select a.id,a.date,b.name,b.category_id,b.price f
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2024-04-28 20:08:31
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# HBase Java API Jar包实现教程
## 引言
在本教程中，我将向你介绍如何使用HBase Java API Jar包来进行HBase数据库的操作。HBase是一种分布式键值存储，可以实现在大规模数据集上进行随机实时读/写访问。
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成以下步骤，并提供相应的代码示例和注释。
## 整体流程
下表展示了实现“HBase Java API Jar
原创
2023-08-09 18:10:01
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在使用 IntelliJ IDEA 进行 HBase 开发时，往往会遇到导入 HBase Jar 包的问题。这篇文章将系统地记录解决方案，并深入分析在该过程中涉及的多个维度，以便更好地理解和应用。
## 背景定位
在大数据处理与分析的领域，HBase 是一个值得关注的 NoSQL 数据库。使用 IntelliJ IDEA 进行 HBase 开发的场景中，开发者需要引用 HBase 的相关 Ja
