案例描述 根据好友列表,推荐好友的好友 数据集 tom hello hadoop cat world hadoop hello hive cat tom hive mr hive hello hive cat hadoop world hello mr hadoop tom hive world hello tom world hive mr 代码 MyFOF.class package com.hadoop.mr.fof; import java.io.IOException; import…

案例描述 找出每个月气温最高的2天 数据集 -- :: 34c -- :: 38c -- :: 36c -- :: 32c -- :: 37c -- :: 23c -- :: 41c -- :: 27c -- :: 45c -- :: 46c -- :: 47c 代码 MyTQ.class package com.hadoop.mr.tq; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; impor…

1.打开eclipse,文件-新建java project,输入文件的名字,比如输入20181112. 2.对着src右键,选择new-file,输入文件名字,比如:book.xml. 3.开始写.xml文件内容,如下: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><!-- 这是声明 --> <books><!-- 开始标签,这是根元素,eclipse根元素唯一 --> <!--…

需求: 用mapreduce实现select order.orderid,order.pdtid,pdts.pdt_name,oder.amount from orderjoin pdtson order.pdtid=pdts.pdtid 数据: orders.txt Order_0000001,pd001,222.8 Order_0000001,pd005,25.8 Order_0000002,pd005,325.8 Order_0000002,pd003,522.8 Order_000000…

mr spark storm 都是分布式计算框架,他们之间不是谁替换谁的问题,是谁适合做什么的问题. mr特点,移动计算,而不移动数据. 把我们的计算程序下发到不同的机器上面运行,但是不移动数据. 每一个split 是由一个map线程,还是map进程进行处理?  肯定的是,他们之间是并发的. mr的shuffle阶段,是比较难于理解的,不太便于我们去控制他,我们只能通过程序,控制其中的一部分.shuffle阶段,大多数都是有MR框架自动完成的. 溢写到磁盘中:map执行完成,结果肯定是放在内存中…

目录 尚学堂JAVA基础学习笔记 写在前面 第1章 JAVA入门 第2章 数据类型和运算符 第3章 控制语句 第4章 Java面向对象基础 1. 面向对象基础 2. 面向对象的内存分析 3. 构造方法 4. 垃圾回收机制(Garbage Collection) 5. this关键字 6. static 关键字 7. 静态初始化块 8. 参数传值机制 9. 包 第5章 Java面向对象进阶 1. 继承 2. Object类 3. super关键字 4. 封装 5. 多态(polymorphism)…

MapReduce编程模型 在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到,Google公司有大量的诸如Web请求日志.爬虫抓取的文档之类的数据需要处理,由于数据量巨大,只能将其分散在成百上千台机器上处理,如何处理并行计算.如何分发数据.如何处理错误,所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理,因此也使得原本简单的运算变得难以处理. 为了解决上述复杂的问题,Google设计一个新的抽象模型,使用这…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

本人新手,转入IT,一开始在学校的时候看过尚学堂 马士兵讲过的java基础视频教程,这次深入学习呢,就从百度云盘找了一整套的视频资源.之后越深入的学习呢,发现这些视频资源VeryCD上都发布了,地址 <尚学堂科技.马士兵.JAVA集视频教程14年11月20日更新> 也可以在VeryCD上直接搜索马士兵,也能找到.…