duang~好久没有更新博客啦，原因很简单，实习啦～好吧，我过来这边上班表示觉得自己简直弱爆了。第一周，配置环境；第二周，将数据可视化，包括学习了excel2013的一些高大上的技能，例如数据透视表和mappower绘制3d地图，当然本来打算是在tkinter里面运用matplotlib制作一个交互式的图表界面，然而，画出来的图简直不是excel2013能比的，由于对界面和matplotlib
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2024-06-07 15:38:09
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现如今，随着云计算技术、物联网技术的兴起，企业需要应对的数据规模越来越大、数据格式越来越复杂、数据收集速度越来越快，也使得它和传统意义的业务数据相比，有了明显的特点。比如ApacheHadoop已成为大数据行业发展背后的驱动力。Hadoop带来了廉价的处理大数据的能力，那么，下面我们来分享一些关于Hadoop处理大数据工具及优势吧。
1、MapReduc
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2023-08-10 09:46:13
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Partitioner的作用：对map端输出的数据key作一个散列，使数据能够均匀分布在各个reduce上进行后续操作，避免产生热点区。为什么要创建分区？我们如果文件很大，我们只使用一个reducer，这个reducer就要负责去所有map端取数据。那么势必会带来性能问题，而且服务器资源也没有合理利用起来。 如果要合理利用，则需要多起几个reducer,那这几个reducer去map端拉取整个文件
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2023-07-12 12:13:22
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使用python语言进行MapReduce程序开发主要分为两个步骤，一是编写程序，二是用Hadoop Streaming命令提交任务。还是以词频统计为例一、程序开发1、Mapper 1 for line in sys.stdin:
2 filelds = line.strip.split(' ')
3 for item in fileds:
4 print ite
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2023-10-03 08:27:50
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转自：使用Python实现Hadoop MapReduce程序英文原文：Writing an Hadoop MapReduce Program in Python根据上面两篇文章，下面是我在自己的ubuntu上的运行过程。文字基本采用博文使用Python实现Hadoop MapReduce程序， 打...
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2014-06-15 16:35:00
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英文原文：Writing an Hadoop MapReduce Program in Python根据上面两篇文章，下面是我在自己的ubuntu上的运行过程。文字基本采用博文使用Python实现Hadoop MapReduce程序， 打字很浪费时间滴。在这个实例中，我将会向大家介绍如何使用Python 为 Hadoop编写一个简单的MapReduce
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2022-03-17 14:37:22
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一。MapReduce概念 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架； Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。1.1 为什么要MapReduce 1）海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任 2）而一旦将单机版程序扩展到集群来分
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2024-07-24 17:58:39
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转载请注明出处：http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/79055459一、简单说明本例中我们实现一个统计文本文件中所有单词出现的词频功能，这里我们使用原生的Python来编写MapReduce。同时，本例中我们将要输入的单词文本input.txt和Python脚本放到/usr/local/python/source目录下。文本
原创
2018-01-14 11:49:16
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转载请注明出处：http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/79055459一、简单说明本例中我们实现一个统计文本文件中所有单词出现的词频功能，这里我们使用原生的Python来编写MapReduce。
原创
2022-03-01 15:05:53
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还记得2.5年前就搭建好了Hadoop伪分布式集群，安装好Eclipse后运行成功了WordCount.java，然后学习Hadoop的步伐就变得很慢了，相信有很多小伙伴和我一样。自己对MR程序（特指Hadoop 1.x版本）的工作过程一直都不是很清楚，现在重点总结一下，为MR编程打好基础。由于MapReduce是基于HDFS的操作，因此要想深入理解Map
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2023-07-25 18:45:51
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Java版本程序开发过程主要包含三个步骤，一是map、reduce程序开发；第二是将程序编译成JAR包；第三使用Hadoop jar命令进行任务提交。下面拿一个具体的例子进行说明，一个简单的词频统计，输入数据是一个单词文本，输出每个单词的出现个数。一、MapReduce程序标准的MapReduce程序包含一个Mapper函数、一个Reducer函数和一个main函数1、主程序
1 packageh
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2023-07-24 13:33:02
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1、编程规范（1）用户编写的程序分成三个部分：Mapper，Reducer，Driver(提交运行 mr 程序的客户端)（2）Mapper 的输入数据是 KV 对的形式（KV 的类型可自定义）（3）Mapper 的输出数据是 KV 对的形式（KV 的类型可自定义）（4）Mapper 中的业务逻辑写在 map()方法中（5）map()方法（maptask 进程）对每一个<K,V>调用一次
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2023-07-24 13:33:11
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【Hadoop-MapReduce】MapReduce编程步骤及工作原理1）MapReduce的基本介绍：分布式计算框架2）MapReduce的编程规范步骤3）MapReduce的并行度机制4）map阶段的工作机制5）reduce阶段的工作流程: 1）MapReduce的基本介绍：分布式计算框架思想：分而治之map：负责分的过程reduce：负责合的过程2）MapReduce的编程规范步骤（1）
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2023-07-24 13:31:59
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1、开发IDE，我使用的是PyCharm。
2、运行原理
使用python写MapReduce的“诀窍”是利用Hadoop流的API，通过STDIN(标准输入)、STDOUT(标准输出)在Map函数和Reduce函数之间传递数据。我们唯一需要做的是利用Python的sys.stdin读取输入数据，并把我们的输出传送给sys.stdout。Hadoop流将会帮助我们处理别的任何事情。
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2023-05-24 23:14:44
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note4：Hadoop统计单词频数JAVA类编写1 WCMapper类2 WCReducer类报错3 WordCount类 实验具体操作步骤?hadoop配置、测试和实例直接在默认package下写代码啦：【New】 → 【Class】1 WCMapper类import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable
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2023-12-01 06:11:30
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MapReduce与HDFS简介Google为自己的业务需要提出了编程模型MapReduce和分布式文件系统Google File System，并发布了相关论文(可在Google Research的网站上获得： GFS 、 MapReduce)。 Doug Cutting和Mike Cafarella在开发搜索引擎Nutch时对这两篇论文做了自己的实现，即同名的MapReduce和HDFS，合起
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2023-07-24 13:32:32
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Zookeeper和hadoop的安装与部署Zookeeper的安装与部署hadoop高可用集群的搭建部署一、配置虚拟机二、安装hadoop4.修改相关配置（1）修改core-site.xml（2）修改hdfs-site.xml（3）修改yarn-site.xml（4）.修改mapred-site.xml(该文件不存在，需要手动创建)（5）修改slaves文件（6）f.修改hadoop-env.
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2023-08-10 20:40:00
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一、读流程1.客户端发起RPC读请求到NameNode2.NameNode收到请求之后，校验这个文件是否存在，如果存在，不需要进行读权限校验，因为在hadoop的管理界面上 Permission 为： -rw-r--r--，都有读权限而后，会将这个文件所对应的Block的存储地址放到一个队列(因为队列可以保证顺序)中返回给客户端 例：500M的数据，会按照128M进行切分为4个bloc
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2023-07-13 11:10:59
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HadoopHadoop的介绍Hadoop有什么优点Hadoop发展史（了解）Hadoop三大发行版本Hadoop的组成Hadoop组成一：HDFSHadoop组成二：MapReduceHadoop组成三：Yarn Hadoop的介绍(1) Hadoop是什么？1.狭义：Hadoop是一个有Apache基金会所开发的分布式系统（软件）基础架构 2.广义：Hadoop通常是指一个更广泛的概念——H
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2023-07-12 12:52:40
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# Python使用Hadoop
## 1. Hadoop简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。它使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储数据，并通过MapReduce编程模型来处理数据。
Hadoop的优势在于能够处理大数据，提供高可靠性和容错能力，以及能够在廉价的硬件上运行。它可以在大规模集群上运行，并且可以容易地扩展以适应更高的负载。
原创
2024-01-27 09:00:50
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