摘要:hadoop安装完成后,像学习其他语言一样,要开始写一个“hello world!” ,看了一些学习资料,模仿写了个程序.对于一个C#程序员来说,写个java程序,并调用hadoop的包,并跑在linux系统下,是一次新的尝试. hadoop ncdc气象数据: http://down.51cto.com/data/1127100 数据说明: 第15-19个字符是year 第45-50位是温度表示,+表示零上 -表示零下,且温度的值不能是9999,9999表示异常数据 第50位值只能是0.

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

0. 说明 编写 MapReduce 程序实现年度最高气温统计 1. 气温数据分析 气温数据样例如下: ++023450FM-+000599999V0202701N015919999999N0000001N9-+99999102001ADDGF108991999999999999999999 ++023450FM-+000599999V0202901N008219999999N0000001N9-+99999102001ADDGF104991999999999999999999 ++023450

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

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

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

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

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

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

转自:使用Python实现Hadoop MapReduce程序 英文原文:Writing an Hadoop MapReduce Program in Python 根据上面两篇文章,下面是我在自己的ubuntu上的运行过程.文字基本采用博文使用Python实现Hadoop MapReduce程序,  打字很浪费时间滴. 在这个实例中,我将会向大家介绍如何使用Python 为 Hadoop编写一个简单的MapReduce程序. 尽管Hadoop 框架是使用Java编写的但是我们仍然需要使用像C+

1.概述 Hadoop Streaming提供了一个便于进行MapReduce编程的工具包,使用它可以基于一些可执行命令.脚本语言或其他编程语言来实现Mapper和 Reducer,从而充分利用Hadoop并行计算框架的优势和能力,来处理大数据.需要注意的是,Streaming方式是基于Unix系统的标准输入 输出来进行MapReduce Job的运行,它区别与Pipes的地方主要是通信协议,Pipes使用的是Socket通信,是对使用C++语言来实现MapReduce Job并通过Socket

0. 说明  Windows 下开发 MapReduce 程序部署到集群 1. 前提 在本地开发的时候保证 resource 中包含以下配置文件,从集群的配置文件中拷贝 在 resource 中新建 mapred-site.xml(仅做测试使用,打包的时候删掉) <?xml version="1.0"?> <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name&