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作者:陈 飚“昔我十年前，与君始相识”一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了。十年前还没有Hadoop，几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop，而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务。2006年项目成立的一开始，“Hadoop”这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce。到现在的10个年头，这个单词代表的是“核心”(即Core
一、安装准备1、下载hadoop 0.20.2，地址：http://www.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-0.20.2/2、JDK版本：jdk-6u20-linux-i586.bin （必须是1.6）3、操作系统：Linux s132 2.6.9-78.8AXS2smp #1 SMP Tue Dec 16 02:42:55 EST 2008 x86_64 x
hadoop课程设计报告一、设计目的与要求1、设计目的通过hadoop课程设计可以加深、巩固对本门专业课程理论知识的掌握。通过eclipse和hadoop来编写课设报告等方面的实践训练，筑牢编程基础，培养良好的逻辑思维能力，提高综合运用能力。同时也锻炼学生自我管理和自我发展的能力，合理安排时间完成自己的任务，促进个人和集体良好的合作交往。基于hadoop下的mapreduce分布式系统具体要求：二
第一个MapReduce案例集群模式&Linux本地模式 记录一下自己在开发MapReduce程序的过程。 思考点是：如何下手，怎样开发。1.对于平台的要求：环境已搭建完毕，且测试通过。 我自己平台是：Centos6.4 +jdk1.7+hadoop2.5.1 都是64位的我这里写的是非常简单的一种：创建一个java
最近做hadoop集群试验，用的hadoop2.7.4，遇到这么个问题，将自己写的wordcount打包成jar后，放到linux上后，执行hadoop jar mapreduce.jar WordCount input output 后，运行时，会报下面的警告查了一些blog有的说可以添加解决job.setJarByClass(getClass());但是我加了之后发现并没有变化，后来发现ha
一面 之所以之前没写是因为一面都面的是一些和项目经历毕业论文相关的问题，也就是说面试官只是根据我的简历问了一些相关的问题，并没有关于算法什么的内容。文件系统方面，问了关于linux文件系统(ext2)的节点结构，一个给定的二级索引结构最大能够处理多大的分区
经过几天的努力与查资料，终于实现了分布式模式下运行C++版的MapReduce。下面介绍主要步骤和遇到的问题及解决方案。系统配置：在Linux系统上已安装好hadoop 2.5.2版本（本人系统为CentOS7.0（64位系统）。选择工具：Hadoop采用java编写，因而Hadoop天生支持java语言编写作业，但在实际应用中，有时候，因要用到非java的第三方库或者其他原因，要
Hadoop学习全程记录——在Eclipse中运行第一个MapReduce程序操作系统：在windows下使用wubi安装了ubuntu 10.10 hadoop版本：hadoop-0.20.2.tar.gz Eclipse版本：eclipse-jee-helios-SR1-linux-gtk.tar.gz 为了学习方便这个例子在“伪分布式模式”Hadoop安装方式下开
环境：Vmware 8.0 和Ubuntu11.04Ubuntu下eclipse开发hadoop应用程序环境配置第一步：下载eclipse-SDK-4.2.1-linux-gtk.tar.gzhttp://mirrors.ustc.edu.cn/eclipse/eclipse/downloads/drops4/R-4.2.1-201209141800/eclipse-SDK-4.2
<br />这鬼东西让我很头痛。我知道云计算是非常重要的，也被推上了各种公司政府的计划。但是我总觉得云这东东和熟知的系统比较起来..貌似还是差了一截。当然或许因为它尚处于发展的初级阶段。关于它的缺陷总结起来有那么几句话：<br />1.它充分的利用了硬件的资源，它也内耗了相当一部分硬件资源。当我看到某某机房中每个网站占用一个服务器的时候，觉得云计算是非常非常有必要的东西。其实那些服务器很费电而且服
1.实验目的（1）通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；（2）掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。2.实验平台（1）操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04）（2）Hadoop版本：3.1.33.实验步骤（一）编程实现文件合并和去重操作对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个
一、实验目的通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。二、实验平台操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04）Hadoop版本：3.1.3三、实验内容编写程序实现对输入文件的排序现在有多个输入文件，每个文件中的每行内容均为一个整数。要求读取所有文件中的整数，进行升序排序后，输出
1、使用Hadoop的版本为稳定版0.20.203.0rc1hadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz当然插件也要选用hadoop-0.20.203.0/contrib/eclipse-plugin中的hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jareclipse 可以使用eclipse-jee-indigo-SR1-linux-
前言首先确保已经搭建好Hadoop集群环境，可以参考《Linux下Hadoop集群环境的搭建》一文的内容。我在测试mapreduce任务时，发现相比于使用Job.setNumReduceTasks(int)控制reduce任务数量而言，控制map任务数量一直是一个困扰我的问题。好在经过很多摸索与实验，终于梳理出来，希望对在工作中进行Hadoop进行性能调优的新人们有个借鉴。本文只针对FileI..
对于一些应用，需要特殊的数据结构来存储数据。比如运行基于MapReduce的进程，当存储数据时，将每个二进制数据块放入它自己的文件，这样做使得后期不容易扩展。为此，hadoop开发了一系列高级容器。一、SequenceFile类包为：org.apache.hadoop.io.SequenceFileHadoop的SequenceFile类为二进制键值对提供了一个持续化的数据结构
推荐一些Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro,Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。
一、什么是avro英文简介 https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Avro官网简介 http://avro.apache.org/docs/current/avro是一个数据序列化系统，它提供丰富的数据结构快速可压缩的二进制数据形式存储持久数据的文件容器远程过程调用RPC简单的动态语言结合功能以上来源于avro百度百科，也是翻译于...
hadoop错误总结
如今Apache Hadoop已成为大数据行业发展背后的驱动力。Hive和Pig等技术也经常被提到，但是他们都有什么功能，为什么会需要奇怪的名字（如Oozie，ZooKeeper、Flume）。Hadoop带来了廉价的处理大数据（大数据的数据容量通常是10-100GB或更多，同时数据种类多种多样，包括结构化、非结构化等）的能力。但这与之前有什么不同？现今企业数据仓库和关系型数据库擅长处理结
本博文主要对开源分布式文件存储及处理框架Hadoop，以及其生态圈中的Zookeeper，Habase，Hive项目进行介绍。
基于docker技术搭建hadoop与mapreduce分布式环境
点击打开链接一、什么是Zookeeper ZooKeeper 顾名思义 动物园管理员，他是拿来管大象(Hadoop) 、 蜜蜂(Hive) 、 小猪(Pig) 的管理员， Apache Hbase和 Apache Solr 以及LinkedIn sensei 等项目中都采用到了 Zookeeper。ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，ZooKee
之前集群的配置为hadoop-0.20.3，hbase-0.90.4，zookeeper-3.3.4,hive-0.8.1。hadoop还算稳定，基本没什么bug，而hive基于hbse查询时真是问题百出，hbase各种bug，比如丢数据，丢表，regionserver频繁宕机，各种打补丁，改错误搞得我脑袋都要爆了。于是决定给hbase来一个彻底的升级替换。一. 先是把hbase升级为
Hadoop的HDFS和MapReduce子框架主要是针对大数据文件来设计的，在小文件的处理上不但效率低下，而且十分消耗内存资源(每一个小文件占用一个Block,每一个block的元数据都存储在namenode的内存里)。解决办法通常是选择一个容器，将这些小文件组织起来统一存储。HDFS提供了两种类型的容器，分别是SequenceFile和MapFile。一、SequenceFileSeq
1、Hadoop的整体框架Hadoop由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础最重要元素为底层用于存储集群中所有存储节点文件的文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）来执行MapReduce程序的MapReduce引擎。（1）Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，Pig为复杂的海量数据并行计
<!--@page{margin:0.79in}p{margin-bottom:0.08in}-->一、QThreadPool类 QThreadPool管理一组线程。它负责管理和回收单个QThread对象以减少程序中线程创建的开销。每个Qt应用程序都有一个全局的QThreadPool对象，可通过方法globalInstance()获得。为了调用QT
简介继google的3大基石GFS， MapReduce，BigTables之后，Google在10月份osdi会议上公布了论文《Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notification》，介绍了他们最新的内容索引技术。这项技术是Google下一代内容索引系统Caffeine的核心。该框架在抓
本文是根据自己的理解翻译组织了glog的manual，鉴于自身的理解能力和英语水平，可能存在谬误，欢迎大家指出！英文原文见http://google-glog.googlecode.com/svn/trunk/doc/glog.html1. 概述 Goo
需求：每行数据格式"{\"movie\":\"2599\",\"rate\":\"5\",\"timeStamp\":\"957716949\",\"uid\":\"6040\"}"从其中计算出每个用户评分最高的十步电影movie值和rate值输出为uid：...movie...rate...思路：map端先将读取的json数据转成pojo对象，所以要创建一个bean用
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