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MapReduce中的分布式文件系统示例-排序

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简介:
本文章介绍在MapReduce框架下实现数据排序的具体方法与步骤,通过使用分布式文件系统的特性来处理大规模数据集。 这是一篇面向新手的简单MapReduce实例教程,通过该实例可以对数据进行排序,并且有助于理解大数据的相关概念。

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  • MapReduce-
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    本文章介绍在MapReduce框架下实现数据排序的具体方法与步骤,通过使用分布式文件系统的特性来处理大规模数据集。 这是一篇面向新手的简单MapReduce实例教程,通过该实例可以对数据进行排序,并且有助于理解大数据的相关概念。
  • MapReduce应用——计字符数
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    本示例展示如何利用MapReduce框架在分布式文件系统上进行大规模数据处理,具体通过编写Map和Reduce函数来统计文本文件中所有字符的数量。 这是一份面向新手的经典MapReduce实例教程,内容是对数据进行字符数统计,是学习大数据基础知识的好材料。
  • Java
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    Java分布式示例程序提供了一系列使用Java语言编写的示例代码和应用案例,旨在帮助开发者理解和实现跨多台计算机协同工作的软件系统。 JAVA 分布式开发Demo 可直接使用,包含后台管理模块和API模块。
  • .zip
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    本资料探讨分布式文件系统的架构与实现,涵盖数据存储、访问控制及容错机制等内容,适合研究和开发者参考。 分布式文件系统架构说明 FastDFS客户端(fastdfs-client)提供了Java客户端API,所有相关的Java功能都基于此进行封装与扩展。第三方应用无需关心该接口。 HTTP服务器(fastdfs-core)采用Spring Boot实现,提供HTTP接口服务。其主要职责包括获取服务器信息、上传文件、下载文件和删除文件等操作,并记录文件的基本信息。其中,服务器信息的获取及上传上报均由FastDFS-APP自动完成,第三方应用无需介入这些过程。 Apply SDK(fastdfs-app)通过以下代码初始化API配置: ```java APIConfigure config = new APIConfigure(appKey, httpServerUrl); DFSAppClient.instance().initAPIConfigure(config); ``` 此SDK会执行一系列的初始化操作,包括从FastDFS-Core获取tracker服务器信息以及根据提供的appKey查找对应的groupName。这些步骤均由SDK自动完成。 上传文件: ```java String fileId = DFSAppClient.instance().uploadFile(new File(绝对路径)); ``` `fileId`为字符串形式,示例:group1/M00/00/00/wKgABFuOVJyEPGKEAAAAADUuUeE339.png。第三方应用在获取此值后应妥善保存。 下载文件: ```java FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(绝对路径)); DFSAppClient.instance().downloadFile(fileId, fos, true); ``` `fileId`为上传成功返回的字符串,用于标识要下载的具体文件;参数true表示直接显示(反之则提示用户进行下载操作)。 删除文件: ```java int result = DFSAppClient.instance().deleteFile(fileId); ``` 通过调用此方法并传入相应的`fileId`值后,若删除成功会返回0,否则返回其他数值。
  • MapReduce计算框架
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    MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。它极大地方便了编程人员编写 Map及Reduce 函数,且不必担心接口的兼容性问题。 本段落介绍了MapReduce的概念及其执行流程,并详细讲解了MapReduce的1.x架构与2.x架构的相关内容。MapReduce起源于Google于2004年12月发表的一篇论文,而Hadoop MapReduce则是对Google MapReduce的一个开源实现。其优点在于能够处理海量数据的离线计算任务,并且由于框架已封装好分布式计算开发的部分工作,使得开发者可以较为容易地进行编程操作。此外,MapReduce对于硬件设备的要求不高,可以在低成本机器上运行。然而,它也存在一些缺点,主要表现在无法完成实时流式计算的任务需求上,仅能处理离线数据。
  • IPFS.zip
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    IPFS分布式文件系统是一种创新型的超媒体分布式协议,旨在连接所有设备、存储和共享全球数据。本资料深入讲解了IPFS的工作原理和技术细节。 IPFS 是一种分布式文件系统,旨在连接所有计算机设备的相同文件系统。在某些方面类似于原始 Web 的目标,但 IPFS 最终会更像单个比特流群交换的 git 对象。IPFS 代表 InterPlanetary File System(星际文件系统)。如果构建得当,IPFS 可以完善或替代 HTTP,并且可能提供更多功能。 IPFS 结合了 Git、BitTorrent、Kademlia、SFS 和 Web 的优势,提供了与 HTTP 类似的简单接口。它由三个代码库组成: - IPFS 规范 - Go 实现 - Web 工作台 使用命令如下: ``` USAGE: ipfs [] [] ... BASIC COMMANDS init 初始化本地配置 add 添加对象到 IPFS 中 cat 显示 IPFS 对象数据 get 下载 IPFS 对象 ls 列出从一个对象链接的所有内容 refs 列出从一个对象链接的哈希值 DATA STRUCTURE COMMANDS block 与存储在数据仓库中的原始块进行交互 object 与原始 DAG 节点进行交互 file 与 Unix 文件系统对象进行交互 ADVANCED COMMANDS daemon 启动长期运行的守护进程过程 mount 按只读方式挂载 IPFS 的一个端口 resolve 解析任何类型的名称 name 发布或解析 IPNS 名称 dns 分解 DNS 链接 pin 将对象固定到本地存储中 repo gc 回收未固定的对象 NETWORK COMMANDS id 显示有关 IPFS 节点的信息 bootstrap 添加或删除引导节点 swarm 管理与 P2P 网络的连接 dht 查询 DHT 中的价值和节点信息 ping 测量一个连接的延迟时间 diag 打印诊断数据 TOOL COMMANDS config 管理配置文件 version 显示 IPFS 版本信息 update 下载并应用 go-ipfs 更新 commands 列出所有可用命令 使用 ipfs --help 查看每个命令的更多详细信息。 ```
  • MapReduce基本用法:自定义列化、区、组及TopN
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    本教程深入讲解了MapReduce的核心应用技巧,包括如何定制序列化过程、实现数据排序与分区策略,并演示了分组操作和TopN问题的解决方法。 本段落介绍MapReduce的基本用法示例,包括自定义序列化、排序、分区、分组和topN的操作方法。前提条件是Hadoop环境能够正常运行。文章分为五个部分进行详细讲解。
  • MapReduce词程
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    本项目为一个基于MapReduce框架实现的大规模文本处理工具,专注于高效准确地进行中文分词。通过优化算法和利用分布式计算资源,能够快速处理海量数据中的汉语词汇分割问题,适用于搜索引擎、信息检索及自然语言处理等领域。 在Java中实现对中文进行分词的代码,并将其应用于MapReduce框架中的方法。
  • SDFS:简洁
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    SDFS是一款专注于高效与简便的分布式文件系统解决方案,旨在提供快速的数据访问和强大的数据管理功能。通过简化架构设计,SDFS确保了系统的稳定性和可靠性,同时降低了维护难度。它适用于多种应用场景,为用户提供了卓越的数据存储体验。 SDFS 是一个简单的分布式文件系统操作工具。以下是它的基本命令: - 将本地文件上传到远程位置:`sdfs put localSource remoteDestination` - 从远程位置下载文件到本地:`sdfs get remoteSource localDestination` - 删除远程文件:`sdfs rm remoteFile` 配置复制数量和服务器列表时,格式为 `ip:port`。 编译方法: ``` $ make compile ``` 执行程序的方法是: ``` $ java -jar SDFS/target/SDFS-0.1-jar-with-dependencies.jar ``` 为了在 Eclipse 中导入项目,请安装 m2e(Maven to Eclipse)插件,然后选择 `File -> Import Maven project`。