org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat中268行，getSplits方法实现：public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits)
throws IOException {
Stopwatch sw = new Stopwatch().start();
FileStatu
作者：中国大数据咨询师Wayne Eckerson说,Hadoop提供了一个平台，为单独数据分析和商业用户建立起的spreadmart（报表集市）提供更为方便的控制，同时还让他们有地方进行自助服务分析。 Spreadmart是spreadsheet data mart的简称，在商务智能领域，指多个个人和团队创建的各不相同的电子数据表格。因为数据不一致，所以给业务带来很大的麻烦。 几十年来，所有数据
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2024-06-25 17:12:22
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数据分析背景及其传统数据分析平台的问题起源在当今信息爆炸的时代，企业需要对越来越多的数据进行访问和处理。除了传统的在线交易处理系统和管理信息系统外，半结构化和无结构化的数据呈现出了更快速的增长趋势，例如企业内部的 email 归档，call center 对话记录，客户反馈记录，企业内部网络应用，合作管理系统以及，企业的外部门户网站点击记录，基于 Feed 的市场信息等等。如何更加有效的低成本的处
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2024-07-30 15:52:29
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# 基于hadoop的数据分析系统实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现基于hadoop的数据分析系统。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Hadoop集群 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 编写MapReduce程序 |
| 4 | 打包和部署程序 |
| 5 | 执行MapReduce任务 |
| 6 |
原创
2024-01-10 10:49:38
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众所周知，Google开创了MapReduce，MapReduce是处理存储在存储区的非结构化数据的先驱。虽然Google不允许MapReduce被外部使用，但由于Google曾拿出MapReduce一部分相关信息与Nutch分享，以开发开源版本的Hadoop。结果Nutch被Yahoo收购，所以Yahoo也推出了Apache Hadoop项目。MapReduce的工作原理是将非结构化数据打碎并分
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2023-09-11 21:52:21
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HDFSHDFS局限性块目录节点数据节点HDFS 命名空间HDFS 存储策略副本数据数据存取策略数据存放数据读取数据复制HDFS通讯协议HDFS可靠性设计分布式文件系统的设计需求HDFS基本特征 HDFS局限性不适合低延迟数据的访问无法高校存储大量的小文件不支持多用户写入以及任意修改文件块HDFS分布式文件系统中的文件被分成快进行存储，“块”是文件处理的逻辑单元默认块是64MB，比文件系统的快大
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2024-01-01 12:30:44
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1，Hadoop简述
Hadoop是一个开发和运行处理大规模海量数据的软件平台，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，实现在大量计算机组成的集群对海量数据进行高速分布式的计算和存储Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是
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2023-09-20 10:52:21
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第四部分-推荐系统-数据ETL 本模块完成数据清洗，并将清洗后的数据load到Hive数据表里面去前置准备：spark +hivevim $SPARK_HOME/conf/hive-site.xml
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
&
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2024-07-22 16:58:59
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1 什么是数据仓库数据仓库是面向主题的、集成的、具有时间特征的、稳定的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程典型应用:报表生成数据分析数据挖掘数据仓库其他特征数据量非常大（TB以上）是数据库的一种新型应用使用人员较少商用数据仓库典型代表: db2, teradata, vertica价格昂贵，支持数据量通常TB或以下大数据时代数据仓库数据量非常大扩展性和容错性很重要成本考量不了解的数据仓库基本
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2023-08-31 10:08:32
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# 基于Hadoop的数据分析点餐推荐系统构建指南
Hadoop是一款广泛使用的开源分布式计算框架，常用于大数据的处理和分析。为了帮助初学者理解如何构建一个基于Hadoop的数据分析点餐推荐系统，本文将详细介绍构建过程的整体流程及每一步所需的代码示例。
## 1. 项目流程概述
首先，我们需要明确整个项目的流程。以下是实现“基于Hadoop的数据分析点餐推荐系统”的基本步骤。
| 步骤编号
校对：方腾飞我试图给人们学习大数据留下的一点深刻印象：尽管Apache Hadoop很有用，而且是一项非常成功的技术，但是这一观点的前提已经有些过时了。考虑一下这样一条时间线：由谷歌实现的MapReduce投入使用的时间可追溯到2002年，发表于2004年。Yahoo!于2006年发起Hadoop项目。MR是基于十年前的数据中心的经济上的考虑。从那时以来，已经有太多的东西发生了变化：多核心处理器、
作者 （印）Vignesh Prajapati1.4 Hadoop的安装现在假定你已经了解了R语言，知道它是什么，如何安装它，它的主要特点是什么，以及为什么要使用它。现在，我们需要知道R的局限性（这样能更好地引入对Hadoop的介绍）。在处理数据前，R需要将数据加载到随机存取存储器（RAM）。因此，数据应该小于现有机器内存。对于数据比机器内存还要大的，我们将其看做大数据（由于大数据还有许多其他定义
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2024-07-26 11:09:09
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《分布式》布置了一道小作业，让我花了7天时间学习了Hadoop。。。现在终于可以正式地做这个作业了，记录一下。 使用Hadoop分析气象数据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 TemperatureRedu
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2023-05-30 14:35:37
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Hadoop作为分布式大数据处理系统的典型代表，在大数据领域的应用可以说是占据了相当重要的市场。因为Hadoop是开源项目，所以基于Hadoop去搭建大数据平台，对于企业而言，不会增加更大的成本支出。今天，我们就主要来聊聊Hadoop数据处理是怎么来实现的。 Hadoop数据处理，主要依靠的就是分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce，另外，还有Yarn组件系统来负责分布式任务调度
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2023-09-26 13:36:54
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Hadoop分组统计计算案例假如现在有一个用户流量使用情况的日志表，需要对用户的上行流量，下行流量和总流量进行统计；同时还要按照号码的前3位不同进行分别输出。日志记录如下：（【2】号码，【8】上行流量，【9】下行流量，中间Tab隔开）思路：1、设计一个对象，记录手机号，上行流量，下行流量，总流量。2、设计分组规则3、遍历所有行得到每一行的字符串。4、分割字符串，取出第一个，第八个，第九个数据，封装
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2024-04-18 14:37:08
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前言拖了5天终于看完了两篇论文，对相关数据分析平台搭建技术也有了进一步的了解。对自己这几天的笔记做了一个整理，既是为了方便自己以后查看，也是为以后的实际平台搭建建立依据。其实感觉还是挺苦逼的，这大过年的亲戚都坐在旁边包饺子，而我……还在为自己的拖延症买单。本笔记主要记录以下两个方面：Hadoop MapReduce与Hive技术研究数据分析平台框架设计与环境配置Google三大核心技术：GFS[1
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2024-09-25 15:35:57
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1：“Hadoop是一个框架，不是一个解决方案”——在解决大数据分析的问题上人们误认为Hadoop可以立即有效工作，而实际上“对于简单的查询，它是可以的。但对于难一些的分析问题，Hadoop会迅速败下阵来，因为需要你直接开发Map/Reduce代码。出于这个原因，Hadoop更像是J2EE编程环境而不是商业分析解决方案。” 所谓框架意味着你一定要在之上做个性化和业务相关的开发和实现，而
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2024-09-13 13:36:26
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一．配置安装环境1> 在虚拟机Vmware上搭建三台Red Hat Enterprise linux，其中一台为master，另外两台位slaves。2> 下载相关的软件，如java jdk、hadoop-0.20.2等。二．安装和配置步骤1> 要是hadoop能过正常的免密码在各个节点中连接传输数据，最重要的是配置SSH，生成密钥。2> jdk的安装，修改/etc/pro
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2023-07-27 20:58:35
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ArcGIS处理NetCDF（.nc）的多维科学数据GIS思维这次要介绍的是ArcGIS处理NetCDF（.nc）的多维科学数据，主要是我们20201222的推文《通过FTP下载中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2017）》的后续。我们将会通过视频的方式和大家分享ArcGIS中如何处理nc格式的多维科学数据。我们介绍的主要内容如下： 一、认识NetCDF格式的数据&
一 大数据价值和当前主要应用大数据的价值 当前全球数据的生产速度急剧加快，海量数据的存储以及计算问题通过传统的解决方案已经无法应对处理，为此急需有一套针对性的解决方案，Hadoop应运而生。当前大数据的行业应用 大数据解决方案就是通过挖掘海量数据的价值，分析数据之间的联系，并最终为企业生产、经营决策等赋能。电信运营商行业1）基于海量生产数据/日志数据，提供历史清单类数据快速查询服务 2）汇聚各应用
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2023-07-24 11:14:22
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