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Hadoop基础应用示例:MapReduce、单词计数、HDFS操作、Web日志分析及Zookeeper和Hive入门

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简介:
本书为初学者提供Hadoop平台的基础教程,涵盖MapReduce编程模型、单词计数案例、HDFS文件系统管理技巧以及使用Zookeeper与Hive进行集群协调和数据仓库构建的入门知识。 Hadoop的简单应用案例包括MapReduce编程、单词统计任务、HDFS的基本操作、web日志分析以及Zookeeper的基础使用方法。此外还包括了对Hive进行的一些基本操作。

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  • HadoopMapReduceHDFSWebZookeeperHive
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    本书为初学者提供Hadoop平台的基础教程,涵盖MapReduce编程模型、单词计数案例、HDFS文件系统管理技巧以及使用Zookeeper与Hive进行集群协调和数据仓库构建的入门知识。 Hadoop的简单应用案例包括MapReduce编程、单词统计任务、HDFS的基本操作、web日志分析以及Zookeeper的基础使用方法。此外还包括了对Hive进行的一些基本操作。
  • HadoopHiveWeb系统的构建
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    本项目旨在设计并实现一个基于Hadoop与Hive的大数据平台,用于高效处理与解析大规模Web访问日志,挖掘用户行为模式。 基于Hadoop/Hive的Web日志分析系统的设计旨在为大数据爱好者提供更好的帮助,欢迎下载使用。
  • Hadoop核心组件HDFSMapReduce、HBase与Hive
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    本课程详细剖析了Hadoop四大核心技术模块——HDFS、MapReduce、HBase及Hive的工作原理及其应用实践,适合大数据技术学习者参考。 通过对Hadoop分布式计算平台核心组件——分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程以及数据仓库工具Hive和分布式数据库HBase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的技术要点。这一阶段的研究总结从内部机理的角度详细分析了这些技术是如何运行的,并探讨了基于Hadoop的数据仓库构建方法及分布式数据库的具体实现细节。整个Hadoop体系结构主要通过HDFS来支持底层的分布式存储需求,并利用MapReduce程序支持分布式并行任务处理。HDFS采用主从(Master-Slave)结构模型,一个HDFS集群包括一个NameNode和若干DataNode节点。
  • HadoopHiveMapReduce的Java
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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。
  • MapReduce
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    本文章通过具体案例详细解析了如何使用MapReduce技术进行单词计数,深入浅出地介绍了其工作原理及实现步骤。 单词计数是使用MapReduce的一个简单而基本的示例程序,可以视为MapReduce版本的“Hello World”。它的主要功能是在一系列文本段落件中统计每个单词出现的次数。通过这个实例来阐述如何用MapReduce解决实际问题的基本思路和具体实现过程。 首先需要检查是否可以用MapReduce处理单词计数任务。由于不同单词出现的频率之间没有相关性,可以独立地进行计算,因此可以把不同的单词分配给不同的机器并行处理。这表明使用MapReduce来完成这个统计任务是可行的。 接下来确定如何设计一个基于MapReduce程序的方法:将文件内容分解成多个部分,并通过这种方式实现对整个文本中每个单独单词计数的操作。
  • Hadoop概览HDFSMapReduce机制
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    本课程提供对Hadoop框架及其核心组件HDFS和MapReduce的全面理解,包括它们的工作机制、应用场景以及如何利用这些技术解决大数据处理问题。 Hadoop是一个开源框架,用于处理大规模数据集的分布式计算问题。它提供了一个高度可靠、容错能力强的数据存储解决方案——HDFS(Hadoop Distributed File System)。HDFS将文件分割成多个块,并将其分布在集群中的不同节点上。 MapReduce是Hadoop的核心组件之一,负责在分布式的计算机集群中执行并行数据处理任务。该模型包括两个主要阶段:映射(Map)和化简(Reduce)。首先,在映射阶段,输入的数据被分成小的部分来独立处理;然后将这些中间结果汇集起来,并通过化简操作生成最终的输出。 整个过程由用户定义的函数指导执行,使程序员能够专注于数据处理逻辑本身而非底层复杂的并行计算细节上。Hadoop框架则负责自动管理任务调度、故障恢复等基础设施层面的工作。
  • MapReduce编程
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    本篇教程通过一个经典的“单词计数”案例,介绍了如何使用MapReduce进行分布式数据处理。适合初学者快速掌握MapReduce编程基础。 本节介绍如何编写基本的 MapReduce 程序来实现数据分析。代码基于 Hadoop 2.7.3 开发。单词计数的任务是对一组输入文档中的单词进行分别统计。假设文件数量庞大,每个文档包含大量单词,则无法使用传统的线性程序处理这类问题,而这是 MapReduce 发挥优势的地方。在之前的教程中已经介绍了用 MapReduce 实现单词计数的基本思路和具体执行过程。接下来将介绍如何编写具体的实现代码及如何运行程序。首先,在本地创建三个文件:file001、file002 和 file003,文件的具体内容如下所示。
  • MapReduce据统
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    本教程为初学者提供MapReduce的基本概念和实践方法,通过具体的数据统计案例演示如何使用MapReduce进行高效的数据处理与分析。 使用Hadoop的Eclipse插件开发MapReduce程序,实现对数据进行简单的统计处理,并展示可视化结果。
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    《Web应用开发入门及案例分析》是一本面向初学者的教程,通过详细的讲解和丰富的实例,帮助读者掌握现代Web应用开发的基础知识与技能。 本段落介绍了使用JAVA和JSP进行Web应用程序开发的简单方法,并提供了调试成功的实例源代码。