HDFS是Hadoop系统的存储部分。它是块结构的文件系统，其中每个文件被分成预定大小的块。这些块存储在一台或多台机器的集群中。HDFS适用于两种类型的节点：NameNode（主节点）和DataNodes（从节点）Hadoop NameNodesNameNodes是HDFS文件系统的核心。它们保留文件系统中所有文件的目录树，并跟踪集群中数据的保存位置。它们不存储这些文件的数据。这是一台非常高效的机
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2023-07-14 09:59:51
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Mapper分析public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {
public abstract class Context implements MapContext<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT> {
}
protected void setup(Contex
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2024-06-10 08:23:06
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#!/bin/bash##read -p "keyin add or del: " keyinfor i in `seq -w 10`;dopassword=user$i`echo $RANDOM | md5sum | cut -c 1-5` case $keyin in add) if ! i
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2017-01-17 12:13:26
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代码报错：The method xxx must override or implement a supertype method1. 报错如下The method xxx must override or implement a supertype method2. 原因见下图标注可以看到报这个错的原因是：泛型中的KEYIN 和 reduce方法中的KEYIN 不统一。所以报错...
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2022-01-26 10:47:56
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源码见：https://github.com/hiszm/hadoop-train定义Mapper实现WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> { ......}KEYIN : mapping 输入 key 的类型，即每行的偏移量offset(每行第一个字符在整
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2021-07-27 15:45:10
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标准的MapReduce程序的基础由Mapper-Reducer-Driver三部分组成一. Mapper类1、继承org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类，设置四个泛型< KeyIn ValueIn KeyOut ValueOut> KeyIn ValueIn一般都是LongWritable和Text不变(MapReduce默认读取文件的类型为.txt)
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2024-10-03 12:25:20
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代码报错：The method xxx must override or implement a supertype method1. 报错如下The method xxx must override or implement a supertype method2. 原因见下图标注可以看到报这个错的原因是：泛型中的KEYIN 和 reduce方法中的KEYIN 不统一。所以报错...
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2021-07-13 11:49:25
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自定义Mapperimport java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
/**
* Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT,
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2023-12-27 11:00:38
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自定义Mapperimport java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
/**
* Mapper(指的是泛型)
* KEYIN 即k1 表示每一行的起始位置(偏
源码中Mapper类中的方法 /** * The <code>Context</code> passed on to the {@link Mapper} implementations. */ public abstract class Context implements MapContext<KEYIN,VALUEIN,KEYO...
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2021-06-01 16:35:54
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源码见：https://github.com/hiszm/hadoop-train
定义Mapper实现WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> { ......}K
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2022-03-04 16:54:40
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由于经常openvpn.net被墙，为了减少翻墙次数逐转到此，不定期更新。Generate the master Certificate Authority (CA) certificate & keyIn this section we will generate a master CA certificate/key, a server certificate/key, and cer
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精选
2013-12-07 16:08:33
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MapReduce处理数据的大致流程 ①InputFormat调用RecordReader，从输入目录的文件中，读取一组数据，封装为keyin-valuein对象 ②将封装好的key-value，交给Mapper.map() >将处理的结果写出 keyout-valueout ③ReduceTask
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2021-07-20 09:16:42
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实现功能：判断文件是否超过300行，如超过，将生成的文件分为多个，300行一个文件。 #!/bin/bashecho "Please keyin your file:"read filedos2unix $file#echo "\"RecipientAddr\",\"PNT0CARD\"" > file1.txt
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2013-05-21 16:44:38
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一、Mapper类的实现 /** * KEYIN 即k1 表示行的偏移量 * VALUEIN 即v1 表示行文本内容 * KEYOUT 即k2 表示行中出现的单词 * VALUEOUT 即v2 表示行中出现的单词的次数，固定值1 */ static class MyMapper extends Mapper{ protected void map(LongWr
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2022-04-22 17:13:26
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MapReduce处理数据的大致流程①InputFormat调用RecordReader，从输入目录的文件中，读取一组数据，封装为keyin-valuein对象②将封装好的key-value，交给Mapper.map()------>将处理的结果写出 keyout-valueout③ReduceTask启动Reducer，使用Reducer.reduce()处理Mapper的keyout-v
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2024-03-29 21:15:34
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1、Mapper类的实现 /** * KEYIN 即k1 表示行的偏移量 * VALUEIN 即v1 表示行文本内容 * KEYOUT 即k2 表示行中出现的单词 * VALUEOUT 即v2 表示行中出现的单词的次数，固定值1 */ static class MyMapper extends Mapper{ protected void map(LongWr
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2022-04-22 14:30:48
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一、Mapper类的实现 /** * KEYIN 即k1 表示行的偏移量 * VALUEIN 即v1 表示行文本内容 * KEYOUT 即k2 表示行中出现的单词 * VALUEOUT 即v2 表示行中出现的单词的次数，固定值1 */ static class MyMapper extends Mapper{ protected void map(LongWr
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2015-05-28 22:11:30
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1、Mapper类的实现 /** * KEYIN 即k1 表示行的偏移量 * VALUEIN 即v1 表示行文本内容 * KEYOUT 即k2 表示行中出现的单词 * VALUEOUT 即v2 表示行中出现的单词的次数，固定值1 */ static class MyMapper extends Mapper{ protected void map(LongWr
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2015-05-28 00:01:09
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1 通过 scan 读取 hbase 表应用场景： 当想读取hbase表数据，做进一步数据处理或数据分析时，需要用scan 读取 HBASE 表。读取方法：直到读取数据的inputformat是 TableInputFormat，keyin： ImmutableBytesWritable rowkeyvaluein：Result 一行（rowkey）的数据1.1 scan 全表package da
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2023-09-01 11:23:21
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