Hadoop-MapReduce基本原理及相关操作
1、概述
1．思考 求和：1+3+5+8+2+7+3+4+9+...+Integer.MAX_VALUE。 这是一个简单的加法，如果这道题单台机器线性执行的话，可以想想这个时间的消耗有多大，如果我们换一种思维来进行计算那么这个时间就
转载
2024-05-05 17:40:02
31阅读
一、情况1[hadoop@h71 q1]$ vi ip.txt
192.168.1.1 aaa
192.168.1.1 aaa
192.168.1.1 aaa
192.168.1.1 aaa
192.168.1.1 aaa
192.168.1.1 aaa
192.168.1.1 aaa
192.168.2.2 ccc
192.168.3.3 ddd
192.168.3.3 ddd
192.168.
转载
2024-05-07 11:56:19
36阅读
之前很多人跑mapreduce任务只知道在在本地打成jar，提交到hadoop集群上去跑任务，如果出现错误往往很难定位错误，所以远程debug是开发中不可或缺的技能。通常大家都是在本地写好mapreduce任务，希望能在window环境下运行。1.这里我的运行环境为：win10，IDEA2017.1.3 2.集群环境：系统centos7.hadoop2.6.0,共7个节点，其中nn节点192.1
转载
2024-04-04 16:45:32
197阅读
一、软件环境 我使用的软件版本如下: 1. Intellij Idea 2017.1二、创建maven工程及配置 2.1创建工程 打开Idea,file->new->Project,左侧面板选择maven工程。(如果只跑MapReduce创建Java工程即可，不用勾选Creat from archetype，如果想创建web工程或者使用骨架可以勾选) 创建完成后以及运行结束后目
转载
2024-04-06 13:55:24
99阅读
1.首先确认linux服务器安装好了hadoop安装教程：2.使用IDEA编写mapreducer的demo.2.1 IDEA创建一个maven项目，项目名称为WordCount2.2 配置Project Settings的Modules在IDEA的Project Structure中：选择左侧的Modules：见下图的0处，然后点击最右侧的+，见1处，然后再点击JARs or directori
转载
2024-03-29 14:17:14
983阅读
IDEA+Maven运行调试MapReduce程序 文章目录IDEA+Maven运行调试MapReduce程序新建java类配置输入文件路径修改level参数添加Application配置运行调试常见报错Error:java: 不支持发行版本 5系统找不到指定的文件Windows下的权限问题参考博客 新建java类在项目的左侧文件目录中，选择 -> -> ，鼠标右键点击，选择 -
转载
2024-03-26 09:51:55
96阅读
从日志文件进行单词计数：首先，使用JAVA
IDEA软件新建项目CountByData，并利用该软件编译并自动生成jar包：然后在项目中添加如下代码段：<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId&
转载
2024-06-17 12:40:39
309阅读
前言简单讲讲我怎么在IDEA进行开发的。大数据 基础概念大数据 Centos基础大数据 Shell基础大数据 ZooKeeper大数据 Hadoop介绍、配置与使用大数据 Hadoop之HDFS大数据 MapReduce大数据 Hive大数据 Yarn大数据 MapReduce使用大数据 Hadoop高可用HA开发环境IDEAHadoop创建IDEA工程配置创建一个Maven工程，之后，配置pom
转载
2024-05-13 07:34:04
44阅读
摘要：MapReduce程序开发流程遵循算法思路、Mapper、Reducer、作业运行的步骤。关键词：MapReduce 程序 开发流程 对于一个数据处理问题，若须要MapReduce。那么怎样设计和实现？MapReduce程序基础模板，包括两个部分，一个是map，一个是reduce。map和reduce的设计取决解决这个问题的算法思路。而map和reduce的运行须要作业的调度。
前言Hadoop可以运行在三种模式下：单机模式伪分布模式完全分布式模式相信初学者入门Hadoop的第一堂课就是伪分布模式Hadoop系统的安装，相信一定是血泪史各种翻教程各种重装。而实际上，基于Hadoop的MapReduce程序在单机上运行，并不一定需要安装伪分布模式Hadoop系统，甚至，并不一定需要安装Hadoop。运行和调试MapReduce程序只需要有相应的Hadoop依赖包就行，可以完
转载
2024-08-02 10:33:15
249阅读
在这篇文章里总结了几种网上或者论文中常见的MapReduce模式和算法，并系统化的解释了这些技术的不同之处。所有描述性的文字和代码都使用了标准hadoop的MapReduce模型，包括Mappers, Reduces, Combiners, Partitioners,和 sorting。如下图所示： 基本MapReduce模式计数与求和问题陈述: 有许多文档，每个文档都有一些
IDEA结合Maven搭建本地MapReduce环境 文章目录IDEA结合Maven搭建本地MapReduce环境前言环境配置Maven新建项目初始化添加apache源添加Hadoop依赖 前言Hadoop的开发中需要很多的依赖包，相互之间的关系较为复杂，依赖包之间复杂的关系就导致了搭建Hadoop的过程中会遇到各种报错，费心费神还调试不好，真是让人苦恼。Maven是一个依赖管理和项目构建的工具，
转载
2024-04-17 12:22:54
75阅读
注意：安装插件后要重新启动IDEA才会生效 1、Free Mybatis plugin 功能：平时dao层找对应的xml时候需要很麻烦地去找（从xml找dao层对应方法也很麻烦），有了这个插件就不用了。 使用步骤： 2、GsonFormat 功能：可以将json格式的字符串自动转换成java类 使用 ...
转载
2021-08-17 18:01:00
10000+阅读
2评论
一、前言IDEA 全称 IntelliJ IDEA，是java编程语言开发的集成环境。IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具。不是我说的喔，百度百科说的… IDEA 如此好用，插件库也是很强大的，俗话说：“工欲善其事必先利其器”，不安排几个插件都不好意思说你开发工具用的是 IDEA ，接下来将介绍插件的安装方式。二、IDEA 插件安装在使用插件之前，你需要了解 IDEA 的插件安装方
转载
2023-11-04 14:45:33
83阅读
文章目录初探MapReduce一、MapReduce核心思想二、MapReduce编程实例-词频统计思路1、map阶段(映射)2、reduce阶段(归并阶段)三、词频统计编程实现1、准备数据文件2、将文件上传到hdfs指定路径3、在java里创建词频统计映射器类4、创建词频统计驱动类5、运行词频统计驱动类，查看结果6、修改词频统计映射类7、修改词频统计驱动器类8、启动词频统计驱动器类，查看结果9
转载
2024-05-30 11:25:02
137阅读
1、map的输入是无法控制的，它一行行读取进来2、但是我们可以将它输入的value进行切割，组装成我们想要的key对象，以方便排序后在传输到reduce。所以一般我们这么干：把需要排序的字段组装成自定义对象作为key，这个自定义对象需要实现writebleCompareble接口，
重写里面的compareto方法就行可以自定义排序了。3、只要你在map中用的是自定义的bean作为key，那么
转载
2024-05-08 15:53:28
93阅读
之前在Eclipse或者MyEclipse编写的WebApp项目（非Maven项目）想要导入IDEA中并构建运行起来，需要经过如下步骤，这里总结记录一下：第一步，将项目源码导入IDEA（下一步下一步即可） 第二步，构建项目结构（下面是导入完成后的构建步骤）1、配置项目jdk以及项目编译目录（项目Artifacts 的 output目录，Artifacts即项目的打包部署，mo
转载
2024-04-18 13:19:17
62阅读
java8出来后，特意了解它的新特性lambda表达式，由此头一次听说了函数式编程这个词，听起来挺高深的样子。也曾各种搜索去了解它的来龙去脉。甚至买了一本书《函数式编程思想》，并在部门内进行了一次讨论。此时，首先需要回答的问题便是函数式编程：那是什么东西？为此，我逛过百度，各种博客，知乎，github，但没有看到一个直接的答案，大多是列举函数式编程的特性，优点，理解能力有限，在多次思考之后，某一天
转载
2024-09-08 15:48:17
24阅读
本文介绍在windows环境下从零开始，搭建一个Idea+SpringMVc+Maven+Tomcat的简单hello world工程环境工具：WindowsIntelliJ IdeaSpringMVCMavenTomcatIntelliJ idea下载安装进入官网下载IntelliJ idea，选择windows，Ultimate Edition版本（企业开发），如果不需要太多功能的个人开发，c
前一阵子参加炼数成金的MapReduce培训，培训中的作业例子比较有代表性，用于解释问题再好不过了。有一本国外的有关MR的教材，比较实一.MapReduce应用场景 MR能解决什么问题？一般来说，用的最多的应该是日志分析，海量数据排序处理。最近一段时间公司用MR来解决大量日志的离线并行分析问题。
二.MapReduce机制 对于不熟悉MR工作原理的同学，推荐大家先去看一篇博文：
三.
