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Hadoop实战

Hadoop实战相关知识

  • Hadoop之MapReduce实战-单元测试篇
    原文地址:https://itweknow.cn/detail?id=62 ,欢迎大家访问。在上一篇文章《Hadoop之MapReduce实战》中,我们已经完成了一个很简单的MapReduce程序,并且成功的在Hadoop集群上执行。下面我们将来简要的介绍一下如何在我们本地调试和测试我们的MapReduce程序。MrUnitMRUnit是Cloudera公司专为Hadoop MapReduce写的单元测试框架,其API非常简洁实用。该框架对不同的测试对象使用不同的Driver,因此分为了:MapDriver、ReduceDriver和MapReduceDriver。项目依赖在前一篇文章的基础之上我们还需要添加如下依赖:<dependency>     <groupId>org.apache.mrunit</groupId>     <artifactId>mrunit</artifactId>     <version>1.1.0&lt
  • Hadoop之MapReduce实战
    原文地址: https://itweknow.cn/detail?id=61 ,欢迎大家访问。MapReduce是一种编程模型,"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,我们通过Map函数来分布式处理输入数据,然后通过Reduce汇总结果并输出。其实这个概念有点类似于我们Java8中的StreamApi,有兴趣的同学也可以去看看。    MapReduce任务过程分为两个处理阶段,map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键-值对作为输入输出,键和值的类型由我们自己指定。通常情况map的输入内容键是LongWritable类型,为某一行起始位置相对于文件起始位置的偏移量;值是Text类型,为该行的文本内容。前提条件一个maven项目。一台运行着hadoop的linux机器或者虚拟机,当然了hadoop集群也可以,如果你还没有的话可以戳这里。我们编写一个MapReduce程序的一般步骤是:(1)map程序。(2)reduce程序。(3)程序驱动。下面我们就根据这个顺序来写一个简单的示例,
  • 快速认识Hadoop生态系统
    就目前来说Hadoop已经成为处理大数据的问题的必备的组件,许多的大厂都已经在使用Hadoop软件栈处理自己的问题,那为什么Hadoop技术栈这么流行?其实不外乎几个原因:首先Hadoop是完全开源的,虽然Oracle也可以搭建集群但是毕竟Oracle不是开源的,其次是当数据量大的时候Oracle的计算也会变得很慢。其次是Hadoop的社区比较活跃,这样解决问题的成本就会很低,因为很可能一些问题早已经被别人解决了。最后是Hadoop已经被很多企业投入使用,有了实战的经验,同时Hadoop有很广泛的大数据解决面。Hadoop1.0和Hadoop2.0要学习hadoop首先就要认识Hadoop的版本问题,因为网上很多资料都是很混淆的,有的介绍的其实是Hadoop1.0的问题,有的资料都搞混Hadoop1.0与Hadoop2.0,这对学习很不利。360截图173705179310989.png首先我们应该知道Hadoop1.0最大的问题是单点故障问题Hadoop2.0就是针对Hadoop1.0的问题进行解决与优化
  • Hadoop大数据入门到实战(第五节) - HDFS文件系统(JavaApi)
    本节内容本节我们重点来学习HDFS系统提供的JavaApi,首先我们要深入探索Hadoop的FileSystem类,它是与Hadoop的某一文件系统进行交互的API。image.png我们先来学习并掌握:1.FileSystem对象的使用,2.FSDataInputSteam对象的使用。如果你想要在windows下调试编写Hadoop程序,可以查看这篇帖子:https://www.jianshu.com/p/e037f4fd1798<a href="https://www.jianshu.com/p/e037f4fd1798" target="_blank"> 在Windows下开发Hadoop程序 </a>FileSystem对象要从Hadoop文件系统中读取文件,最简单的办法是使用java.net.URL对象打开数据流,从中获取数据。不过这种方法一般要使用FsUrlStreamHandlerFactory实例调用setURLStreamHa

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