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Hadoop MapReduce实践案例

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简介:
本书通过丰富的Hadoop MapReduce实践案例,深入浅出地讲解了大数据处理技术的应用与实现方法。适合数据工程师阅读参考。 初学大数据Hadoop时,自己编写了一些实践练手的示例。这些示例非常全面,并附有目录,内容清晰易懂。

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  • Hadoop MapReduce
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    本书通过丰富的Hadoop MapReduce实践案例,深入浅出地讲解了大数据处理技术的应用与实现方法。适合数据工程师阅读参考。 初学大数据Hadoop时,自己编写了一些实践练手的示例。这些示例非常全面,并附有目录,内容清晰易懂。
  • HadoopMapReduce和Hive的大数据项目
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    本项目深入探讨了大数据技术的应用,通过Hadoop分布式系统、MapReduce编程模型及Hive数据分析工具的实际操作,提供了一个全面理解和掌握大数据处理流程的机会。 大数据Hadoop、MapReduce、Hive项目实践是当前处理大规模数据集的主流技术组合。本段落将详细介绍这些概念和技术的应用场景。 首先来看大数据的概念及其特征:大量(Volume)、多样性(Variety)、高速度(Velocity)以及低价值密度(Value),这四个特性构成了所谓的“4V”特点,表明了传统数据库在面对此类海量、多样的数据时所遇到的挑战,从而促进了大数据技术的发展和应用。 企业选择采用大数据平台的原因主要包括解决现有关系型数据库管理系统(RDBMS)的问题或满足新的业务需求。前者可能涉及到存储容量不足或者效率低下等问题;后者则涉及到了前所未有的大规模数据处理要求以及更复杂的数据类型和技术手段等新场景的出现,这些都是旧有系统难以应对的情况。 Hadoop是一个开源的大数据平台项目,提供了免费且广泛使用的解决方案来应对大数据挑战,并已被各行各业广泛应用。国内也涌现出了许多优秀的企业提供此类服务和支持;比如华为和阿里巴巴提供的云端服务、浪潮所提供的硬件支持以及其他专注于数据库与数据分析领域的产品和服务提供商等。 从架构角度来看,传统服务器通常采用单一或主备模式,这在扩展性方面存在局限性。而现代大数据技术则普遍采用了分片式结构来实现分布式计算,并行处理大规模数据集的需求;Hadoop集群就是这样一个典型的例子:它由一个中心节点管理和协调多个工作节点共同完成任务。 作为Hadoop生态系统的一部分,MapReduce和Hive扮演着重要角色: - MapReduce是用于执行数据分析与统计的核心组件之一; - Hive则是一个基于SQL查询语言的数据仓库工具,便于用户对大数据进行高效的查询及分析操作。 此外,在构建具体的大数据模型时会涉及到多种方法和技术框架的选择,如机器学习、深度学习等。对于集群规划来说,则需要综合考虑节点分类、配置设置以及如何最优化地存储和处理数据等问题。 最后,由于其灵活性与强大功能,大数据技术被广泛应用于各个行业之中:比如电商企业利用它来了解客户需求并改善顾客体验;金融领域则通过分析市场动态来进行风险评估或预测趋势变化;医疗健康行业同样可以受益于对海量临床记录进行深入挖掘以提升诊疗效果等等。
  • Hadoop MapReduce原理与分析
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    本教程深入剖析Hadoop MapReduce工作原理,并结合实际案例进行解析,旨在帮助读者掌握MapReduce编程技术及优化策略。 MapReduce是一种用于数据处理的编程模型,简单但功能强大,并专为并行处理大数据而设计。其处理过程分为两个步骤:map(映射)和reduce(化简)。每个阶段的数据输入输出都是以键值对的形式表示,其中键和值的具体类型可以根据需要自行定义。在map阶段,系统会对分割好的数据进行平行处理,生成的结果随后会被传送给reduce函数,在这里完成最终的汇总操作。 例如,如果我们要从大量的历史天气记录中找出每年最高的气温记录的话,可以利用NCDC(美国国家环境信息中心)提供的过去每一年的所有气温及其他气象观测数据。每一行代表一条独立的观测记录,并且遵循某种特定格式。为了使用MapReduce来识别出历年来的最高温度值,我们可以将每个文件中的行号作为map阶段输入键的一部分,而该行的实际内容则作为相应的value。 在接下来的操作中,每条映射输出(即由map函数生成的结果)会包含一个年份以及与之关联的气温读数。这些数据随后会被传送到reduce函数,在那里进行进一步处理以便找出每年的最大值。
  • Hadoop MapReduce基础与代码解析(一)
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    本系列文章旨在讲解Hadoop MapReduce的基础知识及其应用实践,通过具体案例分析和源码解析,帮助读者深入理解MapReduce编程模型。 概念MapReduce是Hadoop分布式计算框架的一部分。它表示在处理过程中分为两大步骤:映射(Map)过程和减少(Reduce)过程。下面以统计单词出现次数的简单例子为例: 数据源中的Mapper类如下所示: ```java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; // 案例:统计每一个单词出现的次数 ``` 这里,`KEYIN` 表示一行文本在文件中的偏移量。
  • Hadoop MapReduce基础与代码详解(五)
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    本篇详细介绍Hadoop MapReduce的基础案例和关键代码,解析其实现原理及优化方法,适合初学者深入理解MapReduce编程模型。 前四节提供了几个小案例来详细介绍MapReduce中的Map任务、Reduce任务以及整个流程。 Map任务:读取输入文件内容,并将其解析成key-value对。对于输入文件的每一行,都进行解析以生成相应的key-value对。每一个键值对会调用一次map函数,在这个过程中根据需要编写逻辑代码来处理输入的key和value,并转换为新的输出格式(即新的key-value)。接着会对这些输出结果依据规则进行分区操作。对于相同分区中的数据,系统会按照默认字典顺序排序并分组,使得具有相同键的所有值被收集到一个集合中。(可选)在完成分组后还可以进一步对数据执行归约操作。 需要注意的是,在MapReduce框架里,Mapper组件可以独立存在而Reducer则不能单独使用。
  • Hadoop集群词频统计(WordCount)MapReduce Linux
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    本案例介绍在Linux环境下利用Hadoop框架执行经典的MapReduce任务——WordCount程序,实现大规模文本数据中的词汇频率统计。 Hadoop MapReduce程序用于实现词频统计任务。通过Hadoop集群来处理大量的文本数据。
  • Hadoop MapReduce编程的完整源码
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    本资源提供一系列详细的Hadoop MapReduce编程案例源代码,涵盖数据处理、分析等多个应用场景,适合初学者快速上手及深入学习。 我编写了一个Hadoop MapReduce实例的源代码,并希望与大家分享以帮助正在学习MapReduce编程的朋友。网上虽然有很多关于wordcount的例子,但实际操作中的其他完整示例却不多见。 该资源包括完整的实例源码、编译配置文件、测试数据集以及可执行jar文件和运行脚本的操作步骤说明文档。通过这个例子的学习,你可以掌握基本的MapReduce编程技巧,并了解如何在Java中进行代码编写与调试,打包成jar格式以便于部署到Hadoop集群上。 如果你对学习过程中的问题感到困惑或需要进一步的帮助,请随时提问。需要注意的是,由于我自己也是初学者,在使用和理解Hadoop方面仅有一年的经验积累,因此对于一些复杂的问题可能无法提供解答。希望这个资源能够为正在探索MapReduce技术的朋友带来帮助,并且也希望能得到大家的一点支持(例如通过平台认可的形式给予一定的反馈),这将是对我的努力的一种鼓励与肯定。
  • Java在Hadoop MapReduce中的基本操作与源码
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    本课程聚焦于Java编程语言在大数据处理框架Hadoop MapReduce中的应用,通过深入浅出地讲解MapReduce核心概念及其工作原理,并结合具体实例和源代码解析,帮助学习者掌握实际开发技能。适合有一定Java基础并希望进入大数据领域的开发者学习。 Java操作Hadoop MapReduce的基本实践源码。
  • Hadoop、Hive和MapReduce的Java示
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    本书提供了关于如何使用Java语言编写Hadoop、Hive以及MapReduce相关程序的实际示例,帮助读者深入理解这三个关键技术框架的工作原理与应用场景。 基于Hadoop的Hive数据仓库Java API简单调用实例介绍如下: 本段落主要关注的是使用JDBC接口来操作Hive数据库的方法。 1. **安装步骤**: - 参考相关文档进行hive的安装,测试时只需在一个节点上完成即可。 - 准备测试文件data(字段以\t分隔):包含三行数据分别表示用户ID和姓名如1 zhangsan, 2 lisi,3 wangwu - 将该文件上传至Linux系统的指定目录下,例如: /home/hadoop01/data 2. **JDBC接口开发**: 在使用 JDBC 开发 Hive 程序时, 首先需要开启Hive的远程服务。执行如下命令启动: `hive --service hiveserver >/dev/null 2>/dev/null &` 这将允许你通过Java代码连接到Hive并运行SQL语句。 在使用Client模式操作前,需确保已正确配置了与Hive Server节点的链接信息,并且该服务器上已经启动了相应的服务。对于WUI方式,则可以通过浏览器直接访问。 本段落重点在于讲解如何利用JDBC驱动来通过Java代码连接到Hiveserver并执行数据库查询等任务。在0.11.0版本之前,仅提供有hiveServer选项,在此之上你需要先打开该服务才能操作Hive。 例如: ``` [wyp@localhost /home/q/hive-0.11.0]$ bin/hive --service hiveserver -p 10002 Starting Hive Thrift Server... ``` 这表示在端口为10002(默认是10000)启动了Hiveserver服务,之后可以通过Java代码连接并操作数据库。
  • HadoopMapReduce的最高气温分析
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    本篇文章深入剖析了在Hadoop框架下的MapReduce编程模型,并通过具体案例探讨如何计算某一时期内的最高气温。 自己的第一个Hadoop实例运行成功了,非常高兴与大家分享一下。我执行的命令是:`hadoop jar /home/hadoop/downloads/max.jar upload.MaxTemperature`。