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RDD概念、RDD常用算子练习、SparkCore实战、安装与standalone模式
搜狗用户查询日志分析综合案例一.MapReduce数据清洗1.数据清洗要求（1）解决乱码问题（2）过滤少于6个字段的行（3）统一字段之间的分隔符（统一用逗号）（3）在每行前添加年，月，日字段。清洗前的数据清洗后的数据2.准备原始数据说明：1.该数据来自搜狗实验室数据下载地址2.年月日三个字段在文件名中3.该数据已经上传到HDFS3.代码详解这个案例只需要Mapper类和Driver类即可Mappe
实现对网站流量数据分析。根据给的用户上网日志记录数据，计算出总流量最高的网站Top3(网站例如：v.baidu.com，weibo.com)；根据给的用户上网日志记录数据，计算出总流量最高的手机号Top3；根据给的手机号段归属地规则，计算出总流量最高的省份Top3；根据给的手机号段运营商规则，计算出总流量最高的运营商Top2；根据给的手机号段归属地规则，计算出总流量最高的城市Top3；
标题Hadoop搭建伪分布式时候这个错误浪费了我两天时间才找到，特来记录一下异常效果mapreaduce运行在LOCAL时，一切正常mapreaduce运行在YARN时，程序卡死，无任何错误日志，如下图：思考方向机器内存是否不足hosts配置文件是否正确，host是否指向正确的iphadoop配置是否正确jps查看namenode，datanode，resourcemana...
首先，我们编写Mapper函数和Reducer函数，然后对短评数据执行Map和Reduce操作，最终得到各个评分的评论数量统计并保存为CSV文件。我们首先利用Python的Pandas库加载豆瓣短评数据，并统计不同IP属地的评论数量。在本文中，我们将结合Python编程和大数据分析的技术，对豆瓣短评数据进行探索性分析，以洞察用户的地域分布、评分偏好以及对影片的情感倾向。最后，我们利用词云技术对豆瓣
1.问题描述,hadoop运行jar包报错143[2022-01-10 22:41:15.848]Container killed on request. Exit code is 143[2022-01-10 22:41:15.867]Container exited with a non-zero exit code 143.2.解决[fuhong@linux201 hadoop-3.1.3]
原因MapReduce提交过程中，会把jar解压到/tmp目录下生成临时文件夹hadoop-unjarxxx，任务执行完成后，会主动删除这个临时目录hadoop-unjarxxx, 但是我们偶尔会遇到一些情况，导致hadoop任务异常结束，没有清理掉这个任务的临时目录，临时文件就会越来越多了。可能导致/tmp磁盘空间不足或者inode索引不足导致报错，因此使用下面命令查找错误，查看使用率df -h
在Windows系统环境变量中配置HADOOP_USER_NAMEroot变量值写你的linux用户名，我这里是root重启idea！
使用MapReduce计算班级每个学生的最好成绩，输入文件路径为/user/test/input，请将计算后的结果输出到/user/test/output/目录下。对于两个输入文件，即文件file1和文件file2，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件file3。输入文件在你每次点击评测的时候，平台会为你创建，无需你自己创建，只需要启动HDF
Map函数的输出是一组键值对，这些键值对随后在Reduce步骤中被进一步处理，以生成最终的输出。您需要编写Map和Reduce函数，并设置作业的配置参数。这个项目的核心是通过MapReduce编程模型来处理和分析大规模的气候数据集，从而提取有价值的信息和洞察。最后，您需要编写项目文档和报告，详细说明项目的目标、实现方法、结果分析以及可能的改进方向。通过这个项目，您不仅能够深入理解MapReduce
例如：随着大数据的不断发展，hadoop这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习大数据之路。此次课程设计，我们采用mongodb作为存储，javaweb作为前端，echarts作为可视化工具，kettle和pandas作为数据清洗工具。使用底层mapeduce作为大数据计算。mongodb数据库：它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：*面向集合存储，易存储对象类型的数
中,记得用<value></value>括起来。输入命令hadoop classpath,再用scp命令下发两个文件到两个从节点中。
hadoop之mr案例
某次执行sqoop时发生如下报错：21/10/28 16:44:22 ERROR tool.ExportTool: Error during export: Export job failed!往上查看，发现是 job_1634560478237_2734 在执行 task_1634560478237_2734_m_000000 时发生错误此时可以到hadoop的job任务日志查看具体的错误，也可
需求分析👇👇
wordcount在本地运行报错解决：Exception in thread “main” java.lang.UnsatisfiedLinkError：org.apache.hadoop.io.native.NativeID$Windows.access解决办法可能是三个地方：1：看自己工程中的pom.xml中添加的这个依赖是否与以下hadoop在 window中存放的版本是否一样下面是wind
mapreduce(分布式计算)yarn(分布式调度)
日志打印的错误信息如下：Logging initialized using configuration in jar:file:/opt/module/hive/lib/hive-common-1.2.1.jar!/hive-log4j.propertiesException in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.Runtim
参考博客:https://blog.csdn.net/dai451954706/article/details/50464036起初一直以为是导出的jar包有问题，百度了很久也没找到解决办法，最后终于让我找到了有用的解决办法。在 yarn-site.xml中添加<property><name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</n
Logging initialized using configuration in file:/etc/hive/2.5.0.0-1245/0/hive-log4j.properties[color=#FF0000]Exception in thread “main” java.lang.RuntimeException: java.io.IOException: Previous writer
hadoop、MapReduce、IDEA、JDK
MapReduce实现手机销量统计
原因：通过start-dfs.sh和start-yarn.sh启动hadoop各项节点后，historyserver并没有启动，需要手动启动，因此可以通过以下命令来手动启动historyserver，启动命令：mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver。关闭命令：mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver。
执行Hive卡死或报错:INFO : Query ID = hive_20190910180101_f63579a5-ee9a-4ab3-87a7-2c9fb7c1a7abINFO : Total jobs = 5INFO : Starting task [Stage-38:CONDITIONAL] in serial modeINFO : Stage-1 is selecte...
运行环境是：linux-manjaro、hadoop-2.7.1、jdk8在本地完成小规模测试，就可以把作业部署到集群上了。说明下map和reduce。mapreduce任务过程分为两个处理阶段：map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键值作为输入和输出，其类型由程序员选择。程序员还需要写map函数和reduce函数我们使用的数据如下：1110067011990999991950051...
一文秒懂MR，想学就赶紧点进来吧！
这一次大作业通过对MapReduce的运用实践，将MapReduce调用对文件中每一个单词出现的次数来统计。在安装Ubuntu中，实现hadoop，java环境的安装与配置，同时安装jdk，配置ssh，帮Ubuntu后续的配置提供环境，后打开eclipse编码实现HDFS文件的输送，关键的是在创建好成功mapreduce程序前，需要将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中将
定义：分布式运算程序的编程框架，是基于hadoop的数据分析和应用的核心框架。包括自己处理业务的相关代码+自身的默认代码易于编程 ：用户只关心业务逻辑，实现框架的接口；良好的扩展性：可以动态增加服务器；高容错性：将任务转给其他节点；适合海量数据计算。不擅长实时计算；不擅长流式计算；不擅长DAG有向无环图计算。数据计算基于磁盘，效率较低，Spark计算基于内存。
问题描述输入下方代码时：start-dfs.shstart-yarn.shstart-all.sh会出现localhost: 用户名@localhost: Permission denied (publickey,password). 原因没有设置ssh免密登录 原理服务器生成一把密钥(id_rsa)，一把公钥(id_rsa.pub)。将公钥拷贝到客户端的~/.ssh文件中（cat./id_rsa
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