package org.slp; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; /** * Created by sanglp on 2017/7/17. */ public clas…

数据 commonfriends.txt A:B,C,D,F,E,O B:A,C,E,K C:F,A,D,I D:A,E,F,L E:B,C,D,M,L F:A,B,C,D,E,O,M G:A,C,D,E,F H:A,C,D,E,O I:A,O J:B,O K:A,C,D L:D,E,F M:E,F,G O:A,H,I,J pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns=&…

清明刚过,该来学习点新的知识点了. 上次说到关于MapReduce对于文本中词频的统计使用WordCount.如果还有同学不熟悉的可以参考博文大数据系列之分布式计算批处理引擎MapReduce实践. 博文发表后很多同学私下反映对于MapReduce的处理原理没有了解到.在这篇博文中楼主与大家交流下MapReduce的数据处理原理及MR中各角色的职责. 文末还有示例代码讲解.. 1.MapReduce中的数据流动 最简单的过程: map - reduce 定制了partitioner以将map的结…

系列文章: 大数据系列:一文初识Hdfs 大数据系列2:Hdfs的读写操作 大数据谢列3:Hdfs的HA实现 通过前文,我们对Hdfs的已经有了一定的了解,本文将继续之前的内容,介绍Yarn与Yarn在MapReduce 2的应用 MapReduce1 作业流程 在介绍Yarn之前,我们先介绍一下Mapreduce1作业流程. 有了这个基础,再去看看采用Yarn以后的MapReduce2到底有啥优势也许会有更好的理解. 首先先介绍一下相关的几个实体: Client:负责提交 MapReduce…

关于MR的工作原理不做过多叙述,本文将对MapReduce的实例WordCount(单词计数程序)做实践,从而理解MapReduce的工作机制. WordCount: 1.应用场景,在大量文件中存储了单词,单词之间用空格分隔 2.类似场景:搜索引擎中,统计最流行的N个搜索词,统计搜索词频率,帮助优化搜索词提示. 3.采用MapReduce执行过程如图 3.1MapReduce将作业的整个运行过程分为两个阶段 3.1.1Map阶段和Reduce阶段 Map阶段由一定数量的Map Task组成 输入…

相关博文:大数据系列之并行计算引擎Spark部署及应用 Spark: Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎. Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭…

前言 前面我们主要分析了搭建Hadoop集群所需要准备的内容和一些提前规划好的项,本篇我们主要来分析如何安装CentOS操作系统,以及一些基础的设置,闲言少叙,我们进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 因为我的笔记本是Window7操作系统,然后内存配置,只有8G,内存配置太低了,当然为了演示,我会将Hadoop集群中的主节点分配2GB内存,然后剩余的三个节点都是1GB配置. 所有的节点存储我都设置为50GB. 在安装操作系统之前,我们需要…

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 本文介绍Hive的使用原理及命令行.Java JDBC对于Hive的使用. 在Hadoop项目中,HDFS解决了文件分布式存储的问题,MapReduce解决了数据处理分布式计算问题,之前介绍过Hadoop生态中MapReduce(以下统称MR)的使用,大数据系列之分布式计算批处理引擎…

前言 有一段时间没写文章了,最近事情挺多的,现在咱们回归正题,经过前面四篇文章的介绍,已经通过VMware安装了Hadoop的集群环境,相关的两款软件VSFTP和SecureCRT也已经正常安装了. 本篇主要介绍在大数据应用中比较常用的一款软件Mysql,我相信这款软件不紧紧在大数据分析的时候会用到,现在作为开源系统中的比较优秀的一款关系型开源数据库已经被很多互联网公司所使用,而且现在正慢慢的壮大中. 在大数据分析的系统中作为离线分析计算中比较普遍的两种处理思路就是:1.写程序利用mapper-…

前言 经过前三篇文章的介绍,已经通过VMware安装了Hadoop的集群环境,当然,我相信安装的过程肯定遇到或多或少的问题,这些都需要自己解决,解决的过程就是学习的过程,本篇的来介绍几个Hadoop环境中需要用到的软件,确切的说是两款:VSFTP和SecureCRT. 闲言少叙,进入本篇的正题. 背景 这里简要说明下这两款软件的作用. 1.VSFTP这个从字面就能理解就是搭建FTP服务器用的,为什么要搭建FTP服务呢? 我相信,如果按部就班的按照我之前的文章全装Hadoop的童鞋会发现一个很繁琐…

前言 上一篇我们讲解了Hadoop单节点的安装,并且已经通过VMware安装了一台CentOS 6.8的Linux系统,咱们本篇的目标就是要配置一个真正的完全分布式的Hadoop集群,闲言少叙,进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 我们先来回顾上一篇我们完成的单节点的Hadoop环境配置,已经配置了一个CentOS 6.8 并且完成了java运行环境的搭建,Hosts文件的配置.计算机名等诸多细节. 其实完成这一步之后我们就已经完成了Had…

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 Hive主要分为以下几个部分 ⽤户接口1.包括CLI,JDBC/ODBC,WebUI元数据存储(metastore)1.默认存储在⾃带的数据库derby中,线上使⽤时⼀般换为MySQL驱动器(Driver)1.解释器.编译器.优化器.执⾏器Hadoop1.⽤MapReduce 进⾏计…

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 Hive的工作原理简单来说就是一个查询引擎 先来一张Hive的架构图: Hive的工作原理如下: 接收到一个sql,后面做的事情包括:1.词法分析/语法分析 使用antlr将SQL语句解析成抽象语法树-AST2.语义分析 从Megastore获取模式信息,验证SQL语句中队表名,列名…

1.如何上传安装包到服务器 有三种方式: 1.1使用图形化工具,如: filezilla 如何使用FileZilla上传和下载文件 1.2使用 sftp 工具: 在 windows下使用CRT 软件 登录远程服务器后, 快捷键 alt + p 即可进入 SFTP 模式. 在 MAC 下使用CRT 软件 登录服务器后选择 链接 SFTP 如下图即可进入 SFTP 模式. 右键属性 1.2.1 用 put 命令上传 在 STFP 模式后使用用 put 命令上传. put /Users/zzy/Dow…

第15章 大数据与MapReduce 大数据 概述 大数据: 收集到的数据已经远远超出了我们的处理能力. 大数据 场景 假如你为一家网络购物商店工作,很多用户访问该网站,其中有些人会购买商品,有些人则随意浏览后就离开. 对于你来说,可能很想识别那些有购物意愿的用户. 那么问题就来了,数据集可能会非常大,在单机上训练要运行好几天. 接下来:我们讲讲 MapRedece 如何来解决这样的问题 MapRedece Hadoop 概述 Hadoop 是 MapRedece 框架的一个免费开源实现. Ma…

本章来简单介绍下 Hadoop MapReduce 中的 Combiner.Combiner 是为了聚合数据而出现的,那为什么要聚合数据呢?因为我们知道 Shuffle 过程是消耗网络IO 和 磁盘IO 比较大的操作,如果我们能减少 Shuffle 过程的数据量,那就可以提升整个 MR 作业的性能.我在<大数据技术 - MapReduce的Shuffle及调优> 一文中写到 Shuffle 中会有两次调用 Combiner 的过程,有兴趣的朋友可以再翻回去看看.接下来我们还是以 WordCou…

相关博文: 大数据系列之并行计算引擎Spark介绍 之前介绍过关于Spark的程序运行模式有三种: 1.Local模式: 2.standalone(独立模式) 3.Yarn/mesos模式 本文将介绍Spark安装及运行模式的第1.3两种模式. 安装包: spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz   size:195MB 下载链接: https://pan.baidu.com/s/1bphB3Q3 密码: 9v5h 安装步骤: 1.本地模式: 1.直接将tgz包放置在任一目录:…

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 一.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在creat…

之前介绍过关于HBase 0.9.8版本的部署及使用,本篇介绍下最新版本HBase1.2.4的部署及使用,有部分区别,详见如下: 1. 环境准备: 1.需要在Hadoop[hadoop-2.7.3] 启动正常情况下安装,hadoop安装可参考LZ的文章 大数据系列之Hadoop分布式集群部署 2. 资料包  zookeeper-3.4.9.tar.gz,hbase-1.2.4-bin.tar.gz 2. 安装步骤: 1.安装zookeeper 1.解压zookeeper-3.4.9.tar.gz…

若查看HBase-1.2.4版本内容及demo代码详见 大数据系列之分布式数据库HBase-1.2.4+Zookeeper 安装及增删改查实践 1. 环境准备: 1.需要在Hadoop启动正常情况下安装,hadoop安装可参考LZ的文章 大数据系列之Hadoop分布式集群部署 2. 资料包  hbase-0.98.9-hadoop2-bin.tar.gz 2. 安装步骤: 1.将hbase 压缩包放入用户~/resources下 2.执行命令,cp到用户根目录,解压 cp resources/h…

相关文章: 大数据系列之Kafka安装 大数据系列之Flume--几种不同的Sources 大数据系列之Flume+HDFS 关于Flume 的 一些核心概念: 组件名称     功能介绍 Agent代理 使用JVM 运行Flume.每台机器运行一个agent,但是可以在一个agent中包含多个sources和sinks. Client客户端 生产数据,运行在一个独立的线程. Source源 从Client收集数据,传递给Channel. Sink接收器 从Channel收集数据,进行相关操作,…

原创不易,转载请务必注明,原创地址,谢谢配合! http://qindongliang.iteye.com/ Pig系列的学习文档,希望对大家有用,感谢关注散仙! Apache Pig的前世今生 Apache Pig如何自定义UDF函数? Apache Pig5行代码怎么实现Hadoop的WordCount? Apache Pig入门学习文档(一) Apache Pig学习笔记(二) Apache Pig学习笔记之内置函数(三) 玩转大数据系列之Apache Pig如何与Apache Lucen…

在前文大数据系列1:一文初识Hdfs中,我们对Hdfs有了简单的认识. 在本文中,我们将会简单的介绍一下Hdfs文件的读写流程,为后续追踪读写流程的源码做准备. Hdfs 架构 首先来个Hdfs的架构图,图中中包含了Hdfs 的组成与一些操作. 对于一个客户端而言,对于Hdfs的操作不外乎也就读写两个操作,接下来就去看看整个流程是怎么走的. 下面我们由浅及深,氛围简单流程,详细流程分别介绍读写过程 简单流程 读请求流程 客户端需要读取数据的时候,流程大致如下: Client向NameNode发起…

MapReduce是hadoop中的一个计算框架,用来处理大数据.所谓大数据处理,即以价值为导向,对大数据加工,挖掘和优化等各种处理. MapReduce擅长处理大数据,这是由MapReduce的设计思想决定的“分而治之”. 1)Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理.“简单的任务”包含三层含义:一是数据或计算的规模相对原任务要大大缩小:而是就近计算原则,即任务会分配到存放着所需数据的节点上进行计算:三是这些小人物可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系. 2)Red…

前言 关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注. 首先,关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着.目前,关于大数据项目可以真正被落地…

这个系列主要也是自己最近在研究大数据方向,所以边研究.开发也边整理相关的资料.网上的资料经常是碎片式的,如果要完整的看完可能需要同时看好几篇文章,所以我希望有兴趣的人能够更轻松和快速地学习相关的知识.我会尽可能用简单的方式去简介一些概念和算法,尽可能让没有工科基础的人也能大致了解. 简单讲解 基于内容的推荐算法是非常常见的推荐引擎算法. 这种算法常用于根据用户的行为历史信息,如评价.分享.点赞等行为并将这些行为整合计算出用户的偏好,再对计算推荐项目与用户偏好的相似度,将最相似的推荐给用户.例如在…

最近有位同事经常问一些Hadoop的东西,特别是Hdfs的一些细节,有些记得不清楚,所以趁机整理一波. 会按下面的大纲进行整理: 简单介绍Hdfs 简单介绍Hdfs读写流程 介绍Hdfs HA实现方式 介绍Yarn统一资源管理器 追一下Hdfs读写的源码 同时也有其他方面的整理,有兴趣可以看看: 算法系列-动态规划(4):买卖股票的最佳时机 数据库仓库系列(一)什么是数据仓库为什么要数据仓库 罗拉的好奇 对话记录 罗拉 八哥,最近我们不是在建立数据仓库嘛有个叫做Hdfs 的东西,好像很厉害,你给…

简介 由于本人刚毕业,也是从事软件开发相关的工作.想再学习一下关于大数据.移动互联网.云计算相关的技术.为我的未来打好基础.并且从零开始学习大数据相关的知识,脚踏实地的走好每一步,听行业前辈说毕业生刚工作的三年是非常关键的,所有我每天抽出一点时间学习大数据相关知识, 也算是给我我未来买一份保险吧!也有从事大数据相关的工作的打算,也是未来规划的一部分吧!少年! 关于Scala介绍 Scala首先是一门编程语言,并且非常纯粹的面向对象编程语言,语法也非常简洁,相对java.Scala结合的"命令式&…

第十五章 大数据与Maprudece 一．引言 实际生活中的数据量是非常庞大的,采用单机运行的方式可能需要若干天才能出结果,这显然不符合我们的预期,为了尽快的获得结果,我们将采用分布式的方式,将计算分布到不同的机器上.Mapreduce就是一个典型的分布式框架,Hadoop则是用java编写的一个Mapreduce实现. 分布式和并行的区别在于分布式它将数据分布到不同的机器上,而并行只是将数据分布到同一簇中的不同节点上,它们的区别主要体现在物理载体层面上. 二．Mapreduce简介 Mapre…

本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程,Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程,它的中文解释是 “洗牌”,顾名思义该过程涉及数据的重新分配,主要分为两部分:1. map 任务输出的数据分组.排序,写入本地磁盘 2. reduce 任务拉取排序.由于该过程涉及排序.磁盘IO.以及网络IO 等消耗资源和 CPU 比较大的操作,因此该过程向来是“兵家必争”之地,即大家会重点优化的一个地方,因此也是大数据面试中经常会被重点考察的地方.本文力求通俗.…