老师:MissDu 提交作业 1. 用Python编写WordCount程序并提交任务 程序 WordCount 输入 一个包含大量单词的文本文件 输出 文件中每个单词及其出现次数(频数),并按照单词字母顺序排序,每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔 A编写map函数,reduce函数 map函数: import sys for line in sys.stdin: line=line.strip() words=line.split() for word in words: prin

hive介绍 什么是hive? hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计 hive是基于hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据映射为数据库的一张表,并提供类SQL查询功能.本质就是将HQL(hive sql)转化为MapReduce程序 我们使用MapReduce开发会很麻烦,但是程序员很熟悉sql,于是hive就出现了,可以让我们像写sql一样来编写MapReduce程序,会自动将我们写的sql进行转化.但底层使用的肯定还是MapReduce. hive处理

我们平时创建普通的mapreduce项目,在遍代码当你需要导包使用一些工具类的时候, 你需要自己找到对应的架包,再导进项目里面其实这样做非常不方便,我建议我们还是用maven项目来得方便多了 话不多说了,我们就开始吧 首先你在eclipse里把你本地安装的maven导进来 选择你本地安装的maven路径 勾选中你添加进来的maven 把本地安装的maven的setting文件添加进来 接下来创建一个maven项目 可以看到一个maven项目创建成功!! 现在我们来配置pom.xml文件,把map

mapreduce的处理过程分为2个阶段,map阶段,和reduce阶段.在要求统计指定文件里的全部单词的出现次数时. map阶段把每一个关键词写到一行上以逗号进行分隔.并初始化数量为1(同样的单词hadoop中的map会自己主动放到一行中) reduce阶段是把每一个单词出现的频率统计出来又一次写回去. 如代码: package com.clq.hadoop2; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.

package org.apache.hadoop.examples; import java.util.HashMap; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path

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

用PHP编写Hadoop的MapReduce程序     Hadoop流 虽然Hadoop是用Java写的,但是Hadoop提供了Hadoop流,Hadoop流提供一个API, 允许用户使用任何语言编写map函数和reduce函数.Hadoop流动关键是,它使用UNIX标准流作为程序与Hadoop之间的接口.因此,任何程序只要可以从标准输入流中读取数据,并且可以把数据写入标准输出流中,那么就可以通过Hadoop流使用任何语言编写MapReduce程序的map函数和reduce函数.例如:bin/

上一篇我们学习了MapReduce的原理,今天我们使用代码来加深对MapReduce原理的理解. wordcount是Hadoop入门的经典例子,我们也不能免俗,也使用这个例子作为学习Hadoop的第一个程序.本文将介绍使用java和python编写第一个MapReduce程序. 本文使用Idea2018开发工具开发第一个Hadoop程序.使用的编程语言是Java. 打开idea,新建一个工程,如下图所示: 在弹出新建工程的界面选择Java,接着选择SDK,一般默认即可,点击“Next”按钮,如

前言 上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题,这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理. Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架. Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上. 一.MapReduce并行处理的基本过程 首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别:  2.0之前只有M

在单机模式下Hadoop不会使用HDFS,也不会开启任何Hadoop守护进程,所有程序将在一个JVM上运行并且最多只允许拥有一个reducer 在Eclipse中新创建一个hadoop-test的Java工程(特别要注意的是Hadoop需要1.6或1.6以上版本的JDK) 在Hadoop的官网http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/上选择合适的地址下载hadoop-1.2.1.tar.gz 解压hadoop-1.2.1.tar.gz得

一.实验目标 编写Mapreduce程序,以Hbase表数据为Map输入源,计算结果输出到HDFS或者Hbase表中. 在非CDH5的Hadoop集群环境中,将编写好的Mapreduce程序整个工程打成Jar包提交到Hadoop集群中运行. 本文记录实验过程中的遇到的问题及解决思路. 简单描述集群环境:Hadoop2.6, Hbase0.98 . 1.因Mapreduce程序中使用到了Hbase的Java API ,那么必须把Hbase的相应的lib包,复制到Hadoop集群环境中的每个节点的H

难得想写个mapreduce程序.发现已经不记得须要加入那些jar包了,网上找了一会也没发现准确的答案.幸好对hadoop体系结构略知一二.迅速试出了写mapreduce程序须要的五个jar包. 不多不少,5个包足矣--贴出来免得其朋友再走弯路 (请忽视包的版本号不一致问题,是我从其它项目中东拼西凑过来的) 最后解释一下这五个包的大致功能: 1.commons-cli:主要提供了解析命令行的库 2.commons-logging:经常使用的日志相关库 3.guava: guava的中文意思事实上

相关随笔: Hadoop-1.0.4集群搭建笔记 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(二) -- 在集群上运行与监控 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(三) -- 自定义功能 MapReduce与HDFS简介 什么是Hadoop? Google为自己的业务需要提出了编程模型MapReduce和分布式文件系统Google File System,并发布了相关论文(可在Google Research的网站上获得: GFS . Ma

用mapreduce 处理气象数据集 编写程序求每日最高最低气温,区间最高最低气温 气象数据集下载地址为:ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa 按学号后三位下载不同年份月份的数据(例如201506110136号同学,就下载2013年以6开头的数据,看具体数据情况稍有变通) 解压数据集,并保存在文本文件中 对气象数据格式进行解析 编写map函数,reduce函数 将其权限作出相应修改 本机上测试运行代码 放到HDFS上运行 将之前爬取的文本文件上传到hdfs上

前言 刚才发生了悲伤的一幕,本来这篇博客马上就要写好的,花了我一晚上的时间.但是刚才电脑没有插电源就没有了.很难受!想哭,但是没有办法继续站起来. 前面的一篇博文中介绍了什么是MapReduce,这一篇给大家详细的分享一下MapReduce的运行原理. 一.写一个MapReduce程序例子 1.1.数据准备 准备要处理的数据(假定数据已经存放在hdfs的/data目录下) $> hdfs dfs -ls /data 看到测试数据目录.天气数据目录/data/weather,专利数据目录/data

从进入系统学习到现在,貌似我们还没有真正开始动手写程序,估计有些立志成为Hadoop攻城狮的小伙伴们已经有些急了.环境已经搭好,小讲也有些按捺不住了.今天,小讲就和大家一起来动手编写我们的第一个MapReduce程序. 小讲曾说过,写Hadoop程序,核心就是Mapper类,Reudcer类,run()方法,很多时候照葫芦画瓢就行了,今天我们就照Hadoop程序基础模板这个葫芦来“画个瓢” —— 写个MapReduce程序. Hadoop程序模板(葫芦) 数据源:来自美国成百上千个气象站的气象数

今天主要来说说怎么在Hadoop2.2.0分布式上面运行写好的 Mapreduce 程序. 可以在eclipse写好程序,export或用fatjar打包成jar文件. 先给出这个程序所依赖的Maven包: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=&quo

折腾了半天.终于编写成功了第一个自己的mapreduce程序,并通过打jar包的方式运行起来了. 运行环境: windows 64bit eclipse 64bit jdk6.0 64bit 一.工程准备 1.新建java project 2.导入jar包 新建一个user library 把hadoop文件夹里的hadoop-core和lib包里的所有包都导入进来,以免出错. 二.编码 1.主要是计算单词的小程序,测试用 package com.hirra; import java.io.IO

这是参照<机器学习实战>中第15章“大数据与MapReduce”的内容,因为作者写作时hadoop版本和现在的版本相差很大,所以在Hadoop上运行python写的MapReduce程序时出现了很多问题,因此希望能够分享一些过程中的经验,但愿大家能够避开同样的坑.文章内容分为以下几个部分:(本文的代码和用到的数据集可以在这里下载) 1.代码分析 2.运行步骤 3.问题解决 1.代码分析 问题描述:在一个海量数据上分布式计算均值和方差的MapReduce作业. 设有一组数字,这组数字的均值和方差

Hapoop原理 Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架,其最核心的设计包括:MapReduce和HDFS.基于 Hadoop,你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序,并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机集群上. 基于MapReduce计算模型编写分布式并行程序相对简单,程序员的主要工作就是设计实现Map和Reduce类,其它的并行编程中的种种复杂问题,如分布式存储,工作调度,负载平衡,容错处理,网络通信等,均由 MapReduce框架和HDFS文件系

MapReduce深度分析(一) 一.数据流向分析 图为MapReduce数据流向示意图 步骤1.输入文件从HDFS流向到Mapper节点.在一般情况下,存储数据的节点就是Mapper运行的节点,不需要在节点之间进行数据传输,也就是尽量让存储靠近计算. 步骤2.mapper输出到内存缓冲区.Mapper的输入是解析后的键值对,输出是经过处理后新的<key,value>键值对.mapper的输出并不是直接写到本地文件系统,而是先写入一个内存缓冲区,当缓冲区达到一定的阈值后就将缓冲区中的数据以一个