这段时间学习了一些大数据开发的基础知识，这篇学习笔记的主要内容是把这些知识进行回顾和整理。 学习的内容： （1）HDFS （2）YARN （3）MapReduce1. HDFS介绍1.1 Hadoop2定义：Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个分布式系统基础架构。Hadoop2的框架最核心的设计就是HDFS，MapReduce，YARN。为海量的数据提供了存储和计算。
Hadoop
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2023-09-20 10:44:19
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hadoop的mapreduce实例
原创
2017-05-21 08:29:26
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谈大数据就必须谈Hadoop，这就是Hadoop在大数据领域的地位。Hadoop自身及生态发展都很快，目前已经到3.x。本文先谈一些基础的东西，“键值对的思考”小节是本文比较有意思和值得阅读的内容。(一)Hadoop起源Hadoop起源于Google在2003年和2004年发表的两篇论文，GFS和MapReduce。Hadoop的项目发起者Doug Cutting当时正在研究开源的网页搜索引擎Nu
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2023-11-07 06:49:17
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最近在招聘面试的时候，往往听到应聘者在介绍Spark的时候，通常拿Spark官网案例Spark和Hadoop做比较。当我问到为什么Spark比Hadoop快时候，得到的答案往往是：Spark是基于内存的计算，而Hadoop是基于磁盘的计算；Spark是一种内存计算技术。果真如此吗？事实上，不光Spark是内存计算，Hadoop其实也是内存计算。Spark和Hadoop的根本差异是多个任务之间的数据
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2023-09-01 08:15:38
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1 获取数据1.1 下载数据1.2 数据格式1.3 合并数据2 MapReduce处理数据2.1 环境配置，启动集群2.2 上传到HDFS2.2 编写MapReduce代码2.2.1 TemperatureMapper2.2.2 TemperatureReducer2.2.3 JobMain2.3 执行2.3.1 打包、上传2.3.2 运行3 导入数据到Hive4 Hive数据分析5 使用Sqoo
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2024-10-31 06:25:52
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在大数据处理框架不断更新和优化的过程中，Hadoop和Spark之间既有竞争关系，也有相互协同的需求。比方说Hive和Spark，在一段时间内，很多人认为Spark会代替Hive，作为Hadoop的数据仓库，Hive真的已经落后了吗？ 这种说法我们是不赞同的，因为作为数据仓库来说，Hive和Spark之间，Spark真的没有压倒性的优势，下图我们做了一个对比—— 由上图
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2023-07-12 11:54:33
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基于Eclipse的Hadoop应用开发环境配置
我的开发环境：
操作系统centos5.5 一个namenode 两个datanode
Hadoop版本：hadoop-0.20.203.0
Eclipse版本：eclipse-java-helios-SR2-linux-gtk.tar.gz(使用3.7的版本总是崩溃，让人郁闷)
第一步：先启动hadoop守护进程
具体参看：htt
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2012-03-11 17:55:51
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基于Eclipse的Hadoop应用开发环境配置
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精选
2014-07-19 09:53:29
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申明:接下来我将从以下几个方面对Hadoop进行学习记录：是什么？如何使用？与其他的区别？是什么？Hadoop就是存储海量数据和分析海量数据的工具。Hadoop具有以下特点：Hadoop由java语言编写Hadoop通过在分布式集群上存储海量数据，并运行分布式应用的开源框架Hadoop主要由HDFS和MapReduce作为核心组件组成。其中HDFS用于存储数据，MapReduce用户计算数据注意：
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2023-09-20 22:43:30
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# Hadoop Java开发实例
## 引言
在现代的大数据时代，处理和分析海量数据已经成为日常工作中的重要环节。而Hadoop作为一个可扩展的分布式计算系统，为我们提供了一个高效、可靠的解决方案。本文将介绍Hadoop Java开发的实例，并提供相应的代码示例。
## Hadoop简介
Hadoop是一个基于Java的开源框架，用于处理大规模数据集的分布式计算。它采用了分布式存储和计算
原创
2023-08-09 06:15:28
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1.基础环境虚拟机：Vmware Pro 15.5 操作系统：Ubuntu16.04LTS，3台，内存建议分配2G，硬盘大小建议40G2.系统更新首次安装好Ubuntu之后，执行下面命令，进行系统更新：3.配置JDK众所周知，Hadoop是基于Java编写，Hadoop、MapReduce运行需要JDK，因此在安装Hadoop之前，必须安装和配置JDK。（JDK可与Oracle官网下载） （1）下
# Hadoop应用开发
## 什么是Hadoop?
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它采用了分布式计算的思想，可以在数千台机器上同时运行，以实现高可靠性和高性能。
Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce处理模型。HDFS用于在Hadoop集群中存储数据，而MapReduce用
原创
2023-07-23 18:14:16
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Hadoop开发应用是现代大数据处理领域中的一项重要技术，其在数据存储和分析的能力，使其成为企业和组织在数据驱动决策中不可或缺的工具。本文旨在复盘记录Hadoop开发应用过程，从背景定位到生态扩展，全面解析如何有效解决与Hadoop相关的问题。
## 背景定位
Hadoop作为开源分布式计算框架，能够处理海量数据并具备较高的可扩展性。随着大数据时代的来临，企业对数据处理效率与效果的要求不断提高
Hadoop是 Apache 旗下的一个用 java 语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。 特性：扩容能力，成本低，高效 ，可靠性 首次启动 HDFS 时，必须对其进行格式化操作。本质上是一些清理和准备工作，因为此时的 HDFS 在物理上还是不存在的 常用端口号nameno
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2023-07-14 20:00:28
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一，hadoop介绍
hadoop 是apache 的开源软件，用于分布式任务计算，包括mapreduce（首先由谷歌提出，并应用） 分布式计算框架和hdfs 文件系统两部分。hadoop 让开发人员在不了解底层细节的情况下，轻松开发分布式应用。
二，hadoop job提交流程
1）JobClient 运行Job 任务
JobClient.run
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2023-11-08 18:15:14
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我的例子是运行3台虚拟机master：192.168.27.100 slave1：192.168.27.101 slave2：192.168.27.102一、代码和文件传入hadoop中代码运行需要foodmart.txt文件，和代码一起打包如下链接中：链接：说明文档和代码 提取码：o1re代码如下：//package com.ghgj.mazh.mapreduce.wc.demo1;
imp
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2023-09-14 08:15:59
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// App.js
import React, { useState } from 'react';
import { View, Text, TextInput, Button, FlatList, StyleSheet } from 'react-native';
const App = () => {
const [description, setDescription] =
原创
2024-08-14 09:10:25
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// App.js
import React, { useState } from 'react';
import { View, Text, Button, StyleSheet, TextInput } from 'react-native';
import axios from 'axios';
const App = () => {
const [city, setCity
原创
2024-08-15 09:12:14
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关键字：基于Eclipse的Hadoop应用开发环境的配置说明 ：附件是该文章的完整版（图都有）基于Eclipse的Hadoop应用开发环境的配置配置好了Hadoop运行环境，下一步就要配置，开发环境了。
原创
2023-05-06 20:24:36
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昨天在本本的linux虚拟机上搭了hadoop和hbase，今天弄个程序来跑跑，整个过程中学习了很多东西，享受动手的快乐！
1)下载hadoop-eclipse-plugin-2.2.0.jar
这个就百度下啦
2） 配置Hadoop插件 将下载的hadoop-eclipse-plugin-2.2.0.jar文件放到
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2023-07-21 14:21:43
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