1，首先要把你的数据库启动，并在mysql中创建一个名为home库（当然库名你可以自己随意定。创建完表格和字段后我们就可以来添加数据了，添加数据并更新数据到mysql。到这里我们就可以通过pycharm来对数据库进行增删改查的操作了。2，mysql数据库开启后，我们就来用pycharm连接数据库。

这个就当是扩展了，dd命令是可以用来创建一个指定大小的空文件的dd命令解释一定不要搞混 source 和 target，不然数据会丢失。所以 dd 平时用着顺手就叫它 dd，但是不小心把数据弄没了就该哭着叫它 Data Destroyer 了。if=初始路径of=目的路径bs=n，block size，每次读取 n bytes 写入，可与 count 联用；ibs=n，一次读入 bytes 个字节

外链图片转存中…(img-UUKIjs9E-1713021733510)][外链图片转存中…(img-PMeXDMXX-1713021733511)][外链图片转存中…(img-7Mj1oH3w-1713021733511)]

一个大的MapReduce作业首先会被拆分为多个Map任务并行执行，当Map任务全部结束后，Reduce过程开始，并且Map生成的中间结果会以形式送到多个Reduce中进行合并，合并的过程中，有相同的key的键/值对则送到同一个Reduce上，并由Reduce具体计算出单词所对应的频数。由于每个词频中的词是不同的，唯一的，利用python中的字典来存储词和频次，对字典中元组进行排序即可得到频次排名

（1）invertedindexmapper类继承自Mapper类，用于处理Map阶段的任务。（2）读入键值对的数据类型为，其中LongWritable用于读入key，无实际意义，Text用于读入待处理的文本句子数据。（3）输出键值对的数据类型定义为，其中两个Text表示单个单词作为键，句子的编号与出现次数的组合作为值。（1）invertedindexreducer类继承自TableReducer

val Array(city, temperature) = line.split(“\t”)// 使用制表符"\t"进行分割。(city, temperature.toDouble)// 生成键值对。iter.drop(1) // 跳过第一行。

(1)用 Redis 的哈希结构设计出学生表 Student（键值可以用 student.zhangsan 和student.lisi 来表示两个键值属于同一个表）；(2)用 hgetall 命令分别输出 zhangsan 和 lisi 的成绩信息；(3)用 find 函数查询 zhangsan 的所有成绩(只显示 score 列)(1)添加数据：English:45 Math:89 Comput

显示文件内容 hadoop fs -cat 文件名字。显示目录信息 hadoop fs -ls /shu。从HDFS的一个路径拷贝到另一个路径 -cp。#5.4 追加一个文件到已经存在的文件末尾。// 缓存普通文件到 Task 运行节点。修改文件属性 -chmod -chown。#5.1 从本地剪切粘贴到HDFS上。#5.2 从本地系统拷贝到HDFS上。设置文件的副本数量 -setrep。#6.1

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵

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