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Java/Web访问Hadoop执行MapReduce实例代码

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简介:
本项目提供了一个通过Java和Web接口访问Hadoop并执行MapReduce任务的具体示例代码,旨在帮助开发者理解和实现分布式数据处理。 本段落主要介绍了Java/Web调用Hadoop进行MapReduce的示例代码,并分享了相关的内容供读者参考。希望对大家有所帮助。

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客服
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  • Java/Web访HadoopMapReduce
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    本项目提供了一个通过Java和Web接口访问Hadoop并执行MapReduce任务的具体示例代码,旨在帮助开发者理解和实现分布式数据处理。 本段落主要介绍了Java/Web调用Hadoop进行MapReduce的示例代码,并分享了相关的内容供读者参考。希望对大家有所帮助。
  • Hadoop MapReduce践案
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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。
  • Hadoop、Hive和MapReduceJava
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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。
  • Hadoop训中的Python数据清洗脚本(含MapReduce说明)
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    本书籍或课程内容主要围绕在Hadoop环境下利用Python编写数据清洗脚本,并详细讲解了如何结合使用MapReduce框架进行大数据处理,提供了丰富的实践案例和执行指南。 可以作为大数据预处理的MapReduce代码参考!执行脚本段落件:cd /home/hadoop/logfiles/source format_run_2013_o5_30.sh source format_run_2013_o5_31.sh 使用source或./来运行我们的脚本段落件。
  • Hadoop MapReduce编程的完整源
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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。
  • Hadoop MapReduce基础案解析(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基础案详解(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 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。