Hadoop案例

Hadoop案例相关知识

• 本地文件运行Hadoop案例（一）

  一 Hadoop运行模式（1）本地模式（默认模式）：  不需要启用单独进程，直接可以运行， 测试和开发时使用。（2）伪分布式模式：  等同于完全分布式，只有一个节点。（3）完全分布式模式：多个节点一起运行。下面是官网给出的原文：This will display the usage documentation for the hadoop script.Now you are ready to start your Hadoop cluster in one of the three supported modes:Local (Standalone) ModePseudo-Distributed ModeFully-Distributed Mode   二 官网提供案例1） grep首先创建inputForGrep目录存放输入文件cp etc/hadoop/*.xml inputForGrep/  将hadoop下面的所有xml文件cp到输入文件
• 伪分布式（yarn）运行Hadoop案例（二）

  YARN 上运行 MapReduce 程序1  首先配置yarn-env.shexport JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_1442 配置 yarn-site.xml<!-- reducer 获取数据的方式 --> <property>     <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>     <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <!-- 指定 YARN 的 ResourceManager 的地址 --> <property>     <nam
• 伪分布式（hdfs）运行Hadoop案例（二）

  一 介绍HDFS中如下组件：1） NameNode : 存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性等。2） DataNode: 在文件系统中存储文件块的数据等。3）Secondary NameNode: 用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照。二 使用HDFS并运行MapReduce程序1 首先将 etc/hadoop/hadoop-env.sh  中的export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144JAVA_HOME改成本地jdk的路径 2 配置 core-site.xml3 配置hdfs-site.xml4 启动集群（a） 格式化 namenode（第一次启动时格式化，以后就不要总格式化） （b） 启动 namenode，jps查看是否启动成功 （c） 启动 datanode 5 web查看出现如图则表示已经成功搭建好文件系统6 操作集群进行工作在文件系统上创建目录，在
• Hadoop应用案例分析

  hadoop是什么?hadoop能有哪些应用?hadoop和大数据是什么关系?下面我们将围绕这几个问题详细阐述。hadoop是什么?Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求，可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。项目起源Hadoop由 Apach

Hadoop案例相关课程

• Hadoop 系统入门+核心精讲 本课程带领你从Hadoop入门开始，逐步掌握大数据核心技术（HDFS、YARN、MapReduce、Hive开发与调优），并将这些技术应用到实战中，最终完成电商行为日志分析项目，助力探索高薪职业赛道。

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Hadoop案例相关教程

• 3. 开发案例 开发案例一：从xml中查找出所有的’li’标签from lxml import etreeemt = etree.parse('text.xml')rst = emt.xpath('//li')运行结果如下图所示：开发案例二：从xml中查找出所有的’li’标签的所有classfrom lxml import etreeemt = etree.parse('text.xml')rst = emt.xpath('//li/@class')运行结果如下图所示：开发案例三：从xml中查找出所有的’li’标签下面的href为a.html的标签from lxml import etreeemt = etree.parse('text.xml')rst = emt.xpath('//li/a[@href="a.html"]')运行结果如下图所示：
• 3.1 整体案例 我们上面讲到的内容为了方便理解，我们用了1，2，3这样的长度来表示，我们现在来看参数是 [10,20,30] 的完整的案例。1439在案例中，我们使用了封装函数绘制网格。运行结果：
• 3. 案例实战 本节实战中，我们准备好两个案例测试，一个是测试使用 stream 模块进行四层方向代理测试；另一个案例测试前面提到的七层代理中 proxy_pass 指令的用法，主要实战前面提到的注意点。
• <strong>4、大数据就业必备</strong> 省钱套餐【大数据工程师系统养成，轻松转型大数据工程师】课程收获：一栈式覆盖当前大数据研发岗位必备的Hadoop、Spark、Flink技术，从理论到实战，从功能开发到调优，助力转型大数据工程师。👇点击课程名称直接加入购物车①Linux核心技能与应用②Hadoop 系统入门+核心精讲③学习Scala进击大数据Spark生态圈④SparkSQL极速入门 整合Kudu实现广告业务数据分析⑤Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发⑥实战Spark3 实时处理，掌握两套企业级处理方案🔥将以上六门课程一起结算立享优惠×套餐原价：2017元√618惊喜价：1617元！
• 3. 案例演示 为了帮助大家理解序列化与反序列化，这里我们一起来完成一个小的案例，代码用 Python 语言编写：>> import json# 序列化(将python内部的字典结构转化为JSON字符串)>> student = {'name': 'Xiao Ming', 'age': 12} # 未序列化前，数据是python字典形式>> json.dumps(student)# 输出结果'{"name": "Xiao Ming", "age": 12}' # 经过序列化，数据已成为 python 字符串形式# 反序列化(将JSON字符串转化为python内部的字典结构)>> student_str = '{"name": "Xiao Ming", "age": 12}' # 未返回序列化前，数据类型为python字符串>> json.loads(student_str)# 输出结果{'name': 'Xiao Ming', 'age': 12} # 序列化之后，数据类型为python字典形式
• 2.1 案例简介 本小节通过一个具体的例子，讲解 CSRF 工具的步骤。案例的假设如下：存在一个银行网站，提供在线转账功能；用户登录银行后，才可以使用在线转账功能；银行中存在两个账户：受害者账户、攻击者账户；存在一个恶意网站，当访问该恶意网站时，会自动向银行网站提出转账请求。如果受害者没有退出银行网站的情况下访问恶意网站，因为受害者已经通过了银行网站的身份验证，因此发出的转账请求会通过银行网站的授权，即攻击者完成了攻击。

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