MapReduce是一个数据处理的编程模型.这个模型很简单,但也不是简单到不能够支持一些有用的语言.Hadoop能够运行以多种语言写成的MapReduce程序.在这一章中,我们将看看怎样用Java,Ruby,Python语言来写同一个例子.更重要的是,MapReduce程序天生并发运行,这就相当于把能够进行大数据分析的工具交到了某个拥有足够多机器的人手里. 气候数据集 在我们的例子中,将会写一个程序来挖掘天气数据.天气传感器每一个小时都会在全球的许多地方收集数据,并且也收集了大量的日志数据.这些…

目录 5.1 案例分析:单词计数 1.设计思路 2.程序源代码 3.程序解读 4.程序运行 5.2 案例分析:数据去重 1.设计思路 2.编写程序 3.程序解读 4.程序运行 5.3 案例分析:求平均分 1.设计思路 2.程序源码 本章通过几个案例详细讲解MapReduce程序的编写与运行. 5.1 案例分析:单词计数 假如有这样一个例子,需要统计过去10年计算机论文中出现次数最多的几个单词,以分析当前的热点研究议题是什么.那么,在将论文样本收集完毕之后,接下来应该怎样做呢? 这一经典的单词计数…

P205 MapReduce的两种运行机制 第一种:经典的MR运行机制 - MR 1 可以通过一个简单的方法调用来运行MR作业:Job对象上的submit().也可以调用waitForCompletion(),用于提交以前没有提交的作业,并等待其完成. Hadoop执行MR的方法依赖于两个配置设置 mapred.job.tracker - 决定执行MR程序的方式 如果设置为local默认值,表示使用本地的作业运行器,在单个JVM上运行整个作业,用于小数据集测试 如果设置为主机端口对,那么被解释为…

容易遇到的坑: 当用mapReducer操作HBase时,运行jar包的过程中如果遇到 java.lang.NoClassDefFoundError 类似的错误时,一般是由于hadoop环境没有hbase相关的jar包,这时候需要修改hadoop_env.sh文件,在最后面添加一行: HADOOP_CLASSPATH=/home/hadoop/apps/hbase/lib/* 实例演示: pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM…

本章主要内容: 1.利用MRUnit创建MapReduce的单元测试. 2.MapReduce应用的本地实例. 3.理解MapReduce的调试. 4.利用MapReduce防御式程序设计. 在WOX.COM下载本章源代码 本章在wox.com网站的源码可以在www.wiley.com/go/prohadoopsolutions的源码下载标签找到.第五章的源码根据本章的内容各自分别命名放在了第五章下载目录中. 到目前为止,你应该对MapReduce体系结构,应用程序设计,和定制MapReduce…

摘要:MapReduce程序进行单词计数. 关键词:MapReduce程序  单词计数 数据源:人工构造英文文档file1.txt,file2.txt. file1.txt 内容 Hello   Hadoop I   am  studying   the   Hadoop  technology file2.txt内容 Hello  world The  world  is  very  beautiful I   love    the   Hadoop    and    world 问题描…

摘要:MapReduce程序进行数据去重. 关键词:MapReduce   数据去重 数据源:人工构造日志数据集log-file1.txt和log-file2.txt. log-file1.txt内容 2014-1-1    wangluqing 2014-1-2    root 2014-1-3   root 2014-1-4  wangluqing 2014-1-5  root 2014-1-6  wangluqing log-file2.txt内容 2014-1-1  root 2014-…

第1章 MapReduce概述 1.1 MapReduce定义 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1.2.2 缺点 1.3 MapReduce核心思想 MapReduce核心编程思想,如图4-1所示. 图4-1 MapReduce核心编程思想 1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段. 2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干. 3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出. 4…

第1章 MapReduce概述 定义:是一个分布式运算程序的编程框架 优缺点:易于编程.良好的扩展性.高容错性.适合PB级以上数据的离线处理 核心思想:MapReduce 编程模型只能包含一个Map 阶段和一个Reduce 阶段 MapReduce进程:MrAppMaster,负责整个程序的过程调度及状态协调MapTask,负责map阶段的数据处理ReduceTask,负责reduce阶段的数据处理 官方WordCount源码:Map 类.Reduce 类.驱动类组成 常用数据序列化类型:Had…

1 Hadoop是什么? Google公司发表了两篇论文:一篇论文是“The Google File System”,介绍如何实现分布式地存储海量数据:另一篇论文是“Mapreduce:Simplified Data Processing on Large Clusters”,介绍如何对分布式大规模数据进行处理.Doug Cutting在这两篇论文的启发下,基于OSS(Open Source software)的思想实现了这两篇论文中的原理,从而Hadoop诞生了. Hadoop是一种开源的适合…

NoSQL数据库数据模型的一般分类: 1. 键值数据模型 2. 文档数据模型 3. 列族数据模型 4. 图数据模型 常见NoSQL数据库: Redis, Cassandra, MongoDB, Neo4J, Riak... 数据库应用趋势: 1. 由于数据量越来越大,大型系统的扩展方式由数据库在单一计算机上的纵向扩展->在计算机集群中的横向扩展 2. 混合持久化(关系型数据库 + NoSQL数据库) 第一部分 第1章 为什么使用NoSQL * 关系型数据库和应用程序之间的“阻抗不匹配”.关系模型…

<大 数据技术丛书:Hadoop应用开发技术详解>共12章.第1-2章详细地介绍了Hadoop的生态系统.关键技术以及安装和配置:第3章是 MapReduce的使用入门,让读者了解整个开发过程:第4-5章详细讲解了分布式文件系统HDFS和Hadoop的文件I/O:第6章分析了 MapReduce的工作原理:第7章讲解了如何利用Eclipse来编译Hadoop的源代码,以及如何对Hadoop应用进行测试和调试:第8-9章 细致地讲解了MapReduce的开发方法和高级应用:第10-12章系统地讲…

<Hadoop应用开发技术详解> 基本信息 作者: 刘刚 丛书名: 大数据技术丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111452447 上架时间:2014-1-10 出版日期:2014 年1月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 更多关于>>> <Hadoop应用开发技术详解> 内容简介 书籍 计算机书籍 <hadoop应用开发技术详解>由资深hadoop技术专家撰写,系统.全面.深入地讲解了hadoop开发者需要掌握的技…

问题导读:1.... could only be replicated to 0 nodes, instead of 1 ...可能的原因是什么?2.Error: java.lang.NullPointerException错误的可能原因是什么?3.hadoop数据类型与Java数据类型不一致会产生什么错误? 新手搞hadoop最头疼各种各样的问题了,我把自己遇到的问题以及解决办法大致整理一下先,希望对你们有所帮助.一.hadoop集群在namenode格式化(bin/hadoop nameno…

第1章 初识Hadoop 1.1 数据!数据! 1.2 数据的存储与分析 HDFS实现数据的存储,MapReduce实现数据额分析与处理 1.3 相较于其他系统的优势 MapReduce是一个批量查询处理器,能够在合理的时间范围内处理针对整个数据集的动态查询. 1.3.1 关系型数据库管理系统 寻址时间的提升远小于传输速率的提升 1.3.2 网格计算 1.3.3 志愿计算 1.4 Hadoop发展简史 1.5 Apache Hadoop和Hadoop生态系统 1.6 Hadoop的发行版本 1.…

  Hadoop权威指南(中文版-带目录索引)pdf电子书下载地址:百度网盘点击下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1E-8eLaaqTCkKESNPDqq0jw 提取码:g65g Hadoop权威指南第四版介绍 <Hadoop权威指南>是2010年清华大学出版社出版的图书,作者是怀特.本书从Hadoop的缘起开始,由浅入深,结合理论和实践,全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具.…

初识Hadoop.关于MapReduce Hadoop宏观介绍 相对于其他系统的优势 关系型数据库管理系统 为什么不能用配有大量硬盘的数据库进行大规模分析?为什么需要Hadoop? 因为计算机硬盘的发展趋势是:寻址时间的提升远远不如传输速率的提升,如果访问包含大量地址的数据,读取就会消耗很多时间,如果使用Hadoop,更好的利用传输速率,读取花费的时间远远小于传输的时间,提高分析效率. Hadoop发展历史 起源于开源网络搜索引擎Apache Nutch,该项目开始于2002年, 2003年,谷…

1.Hadoop从头说 1.1 Google是一家做搜索的公司 做搜索是技术难度很高的活.首先要存储很多的数据,要把全球的大部分网页都抓下来,可想而知存储量有多大.然后,要能快速检索网页,用户输入几个关键词找资料,越快越好,最好在一秒之内出结果.如果全球每秒有上亿个用户在检索,只有一两秒的检索时间,要在全球的网页里找到最合适的检索结果,难度很大. Google用三个最重要的核心技术解决上述问题,它们分别是GFS,MapReduce和BigTable.Google发表了它们的设计论文,但没有将它们…

第15章 大数据与MapReduce 大数据 概述 大数据: 收集到的数据已经远远超出了我们的处理能力. 大数据 场景 假如你为一家网络购物商店工作,很多用户访问该网站,其中有些人会购买商品,有些人则随意浏览后就离开. 对于你来说,可能很想识别那些有购物意愿的用户. 那么问题就来了,数据集可能会非常大,在单机上训练要运行好几天. 接下来:我们讲讲 MapRedece 如何来解决这样的问题 MapRedece Hadoop 概述 Hadoop 是 MapRedece 框架的一个免费开源实现. Ma…

链接多个MapReduce作业 执行多个数据集的联结 生成Bloom filter   1.链接MapReduce作业   [顺序链接MapReduce作业]   mapreduce-1 | mapreduce-2 | mapreduce-3 | ...   [具有复杂依赖的MapReduce链接]        有时,在复杂数据处理任务中的子任务并不是按顺序运行的,因此它们的MapReduce作业不能按线性方式链接.例如,mapreduce1处理一个数据集,mapreduce2独立处理另一个数…

基于hadoop的专利数据处理示例 MapReduce程序框架 用于计数统计的MapReduce基础程序 支持用脚本语言编写MapReduce程序的hadoop流式API 用于提升性能的Combiner   1.获取专利数据集   获取网址:http://www.nber.org/patents/ 使用数据集:cite75_99.txt和apat63_99.txt   2.构建MapReduce程序的基础模版     代码清单 典型hadoop程序模版   import java.io.IOEx…

①MapReduce 在MongoDB的聚合框架中,还可以使用MapReduce,它非常强大和灵活,但具有一定的复杂性,专门用于实现一些复杂的聚合功能. MongoDB中的MapReduce使用JavaScript来作为查询语言,因此能表达任意的逻辑,但是它运行非常慢,不应该用在实时的数据分析中. ② MapReduce是整个大数据的精髓所在(实际中别用),所谓的MapReduce就是分为两步处理数据: · Map:将数据分别取出: · Reduce:负责数据的最后的处理. 可是要想在Mongo…

HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持. HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的(在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能,在最新的版本中就已经实现了).NameNode作为主服务器,管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作.Da…

在大规模的数据当中,需要分发任务,需要进行分布式的并行编程.Hadoop这样一种开源的大数据分析平台. Map阶段 Reduce阶段:相同的键把它聚集到一起之后,然后通过Reduce方式把相同的键聚集的元素进行某种运算.比如说累加运算,比如说累乘运算. 两个步骤:一.输入数据,一行一行:二.产生键值对.三.对键值对进行运算. 实际例子当中键值对是什么样子呢? 假设有一个非常大的文件,这个文件无法存到内存,用户想知道这个文件当中每个单词出现的次数. 像这种运算非常适合用Map-reduce方式来完…

向任务传递定制参数 获取任务待定的信息 生成多个输出 与关系数据库交互 让输出做全局排序   1.向任务传递作业定制的参数        在编写Mapper和Reducer时,通常会想让一些地方可以配置.例如第5章的联结程序被固定地写为取第一个数据列作为联结键.如果用户可以在运行时指定某个列作为联结键,就会让程序更具普适性.hadoop自身使用一个配置对象来存储所有作业的配置属性.你也可以使用这个对象将参数传递到Mapper和Reducer.        我们已经知道MapReduce的dri…

转自http://prinx.blog.163.com/blog/static/190115275201211128513868/和http://www.cnblogs.com/jie465831735/archive/2013/03/06.html 按如下顺序看效果最佳: 1.       MapReduce Simplied Data Processing on Large Clusters 2.       Hadoop环境的安装 By 徐伟 3.       Parallel K-Mea…

预测是非常困难的,更别提预测未来. 4.1 回归简介 随着现代机器学习和数据科学的出现,我们依旧把从“某些值”预测“另外某个值”的思想称为回归.回归是预测一个数值型数量,比如大小.收入和温度,而分类则指预测标号或类别,比如判断邮件是否为“垃圾邮件”,拼图游戏的图案是否为“猫”. 将回归和分类联系在一起是因为两者都可以通过一个(或更多)值预测另一个(或多个)值.为了能够做出预测,两者都需要从一组输入和输出中学习预测规则.在学习的过程中,需要告诉它们问题及问题的答案.因此,它们都属于所谓的监督学习.…

第五章 监听 本章应该是Hazelcast的核心机制了,Hazelcast通过注册各种监听器获悉集群中其他应用对数据的修改,成员的加入,退出等. 分为3个层次. 1.EntryListener(对数据项的监听) 2.InstanceListener(对数据集合监听-例如map,Set) 3.membershipEvent(对集群成员变动的监听) P.S.还能通过MigrationEvent监听数据迁移,()   虽然很核心,不过本章就是这些接口的实现使用.具体就是"看代码,看代码,看代码&quo…

时至今日,已然看到第十章,似乎越是焦躁什么时候能翻完这本圣经的时候也让自己变得更加浮躁,想想后面还有一半的行程没走,我觉得这样“有口无心”的学习方式是不奏效的,或者是收效甚微的.如果有幸能有大牛路过,请指教如何能以效率较高的方式学习Hadoop. 我已经记不清圣经<hadoop 实战2>在我手中停留了多久,但是每一页每一章的翻过去,还是在脑壳里留下了点什么. 一段时间以来,我还是通过这本书加深以及纠正了我对于MapReduce.HDFS乃至Hadoop的新的认识.本篇主要介绍MapReduce…

自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间,通过研究Spark源码和原理,总结整理的<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书现在已经正式出版上市,目前亚马逊.京东.当当.天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买.我开始研究源码时的Spark版本是1.2.0,经过7个多月的研究和出版社近4个月的流程,Spark自身的版本迭代也很快,如今最新已经是1.6.0.目前市面上另外2本源码研究的Spark书籍的版本分别是0.9.0版本和1.2.0版本,看来这些书的作者都与我一样,遇到了这种问题.由于研究和…