基于hadoop的专利数据处理示例 MapReduce程序框架 用于计数统计的MapReduce基础程序 支持用脚本语言编写MapReduce程序的hadoop流式API 用于提升性能的Combiner   1.获取专利数据集   获取网址:http://www.nber.org/patents/ 使用数据集:cite75_99.txt和apat63_99.txt   2.构建MapReduce程序的基础模版     代码清单 典型hadoop程序模版   import java.io.IOEx…

Solaris 开发者安全性指南 Previous: 第 2 章 开发特权应用程序 Next: 第 4 章 编写使用 GSS-API 的应用程序 第 3 章 编写 PAM 应用程序和服务 可插拔验证模块 (Pluggable authentication module, PAM) 为系统登录应用程序提供了验证和相关的安全服务.本章适用于希望通过 PAM 模块提供验证.帐户管理.会话管理和口令管理的系统登录应用程序开发者.此外,还为 PAM 服务模块的设计者提供了相关的信息.本章将讨论以下主题:…

链接多个MapReduce作业 执行多个数据集的联结 生成Bloom filter   1.链接MapReduce作业   [顺序链接MapReduce作业]   mapreduce-1 | mapreduce-2 | mapreduce-3 | ...   [具有复杂依赖的MapReduce链接]        有时,在复杂数据处理任务中的子任务并不是按顺序运行的,因此它们的MapReduce作业不能按线性方式链接.例如,mapreduce1处理一个数据集,mapreduce2独立处理另一个数…

向任务传递定制参数 获取任务待定的信息 生成多个输出 与关系数据库交互 让输出做全局排序   1.向任务传递作业定制的参数        在编写Mapper和Reducer时,通常会想让一些地方可以配置.例如第5章的联结程序被固定地写为取第一个数据列作为联结键.如果用户可以在运行时指定某个列作为联结键,就会让程序更具普适性.hadoop自身使用一个配置对象来存储所有作业的配置属性.你也可以使用这个对象将参数传递到Mapper和Reducer.        我们已经知道MapReduce的dri…

编写可扩展.分布式的数据密集型程序和基础知识 理解Hadoop和MapReduce 编写和运行一个基本的MapReduce程序   1.什么是Hadoop   Hadoop是一个开源的框架,可编写和运行分布式应用处理大规模数据.   Hadoop与众不同之处在于以下几点: 方便——Hadoop运行在由一般商用机器构成的大型集群上,或者云计算服务之上: 健壮——Hadoop致力于在一般商用硬件上运行,其架构假设硬件会频繁地出现失效: 可扩展——Hadoop通过增加集群节点,可以线性地扩展以处理更大…

Hadoop程序开发的独门绝技 在本地,伪分布和全分布模式下调试程序 程序输出的完整性检查和回归测试 日志和监控 性能调优   1.开发MapReduce程序   [本地模式]        本地模式下的hadoop将所有的运行都放在一个单独的Java虚拟机中完成,并且使用的是本地文件系统(非HDFS).在本地模式中运行的程序将所有的日志和错误信息都输出到控制台,最后它会给出所处理数据的总量.   对程序进行正确性检查: 完整性检查 回归测试 考虑使用long而非int     [伪分布模式]…

管理HDFS中的文件 分析MapReduce框架中的组件 读写输入输出数据   1.HDFS文件操作   ［命令行方式］   Hadoop的文件命令采取的形式为: hadoop fs -cmd <args> 其中,cmd是具体的文件命令,而<args>是一组数目可变的参数.   (1)添加文件和目录      HDFS有一个默认的工作目录/user/$USER,其中$USER是你的登录用户名.不过这个目录不会自动建立,让我们用mkdir命令创建它.Hadoop的mkdir命令会自动…

Hadoop的结构组成 安装Hadoop及其3种工作模式:单机.伪分布和全分布 用于监控Hadoop安装的Web工具   1.Hadoop的构造模块   (1)NameNode(名字节点)      Hadoop在分布式计算和分布式存储中都采用了主/从结构.NameNode位于HDFS的主端,它指导从端的DataNode执行底层的I/O任务.NameNode是HDFS的书记员,它跟踪文件如何被分割成文件块,而这些块又被哪些节点存储,以及分布式文件系统的整体运行状态是否正常.      运行Nam…

一.API的配置---Configuration类 API的配置:Hadoop提供了专门的API对资源进行配置,Configuration类的实例(在org.apache.hadoop.conf包)包括配置属性及其值的集合.每个属性是一个String类型,值的类型可能是以以下的多种类型:包括了Java基本类型(如boolean.int.long.float)和其他一些有用的类型.配置从给定资源中读取它们的属性,通常是名-值对构成的结构简单的XML文件 <?xml version="1.0&…

https://blog.csdn.net/qq_42881421/article/details/83543926 给出下面6个经典案例: http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/06/04/2534533.html…

本章主要内容: 1.利用MRUnit创建MapReduce的单元测试. 2.MapReduce应用的本地实例. 3.理解MapReduce的调试. 4.利用MapReduce防御式程序设计. 在WOX.COM下载本章源代码 本章在wox.com网站的源码可以在www.wiley.com/go/prohadoopsolutions的源码下载标签找到.第五章的源码根据本章的内容各自分别命名放在了第五章下载目录中. 到目前为止,你应该对MapReduce体系结构,应用程序设计,和定制MapReduce…

Mrjob简介 Mrjob是一个编写MapReduce任务的开源Python框架,它实际上对Hadoop Streaming的命令行进行了封装,因此接粗不到Hadoop的数据流命令行,使我们可以更轻松.快速的编写MapReduce任务. Mrjob具有如下特点: 代码简洁,map及reduce函数通过一个Python文件就可以搞定: 支持多步骤的MapReduce任务工作流: 支持多种运行方式,包括内嵌方式.本地环境.Hadoop.远程亚马逊: 支持亚马逊网络数据分析服务Elastic MapR…

功能实现 功能:统计文本文件中所有单词出现的频率功能. 下面是要统计的文本文件 [/root/hadooptest/input.txt] foo foo quux labs foo bar quux abc bar see you by test welcome test abc labs foo me python hadoop ab ac bc bec python 编写Map代码 Map代码,它会从标准输入(stdin)读取数据,默认以空格分割单词,然后按行输出单词机器出现频率到标准输出(…

hive介绍 什么是hive? hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计 hive是基于hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据映射为数据库的一张表,并提供类SQL查询功能.本质就是将HQL(hive sql)转化为MapReduce程序 我们使用MapReduce开发会很麻烦,但是程序员很熟悉sql,于是hive就出现了,可以让我们像写sql一样来编写MapReduce程序,会自动将我们写的sql进行转化.但底层使用的肯定还是MapReduce. hive处理…

前言 本文主要介绍 MapReduce 的原理及开发,讲解如何利用 Combine.Partitioner.WritableComparator等组件对数据进行排序筛选聚合分组的功能.由于文章是针对开发人员所编写的,在阅读本文前,文章假设读者已经对Hadoop的工作原理.安装过程有一定的了解,因此对Hadoop的安装就不多作说明.请确保源代码运行在Hadoop 2.x以上版本,并以伪分布形式安装以方便进行调试(单机版会对 Partitioner 功能进行限制).文章主要利用例子介绍如何利用 Ma…

一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,春节期间,项目进度有所延迟,不过元宵节以后大家已经步入正轨, 目前第12章 为Hadoop应用构建企业级的安全解决方案已经翻译完成,在此对:译者:杨有鹏 不莱梅狗  78280847 表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,…

一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第1章 大数据和Hadoop生态圈小组已经翻译完成,在此对:译者:贾艳成 QQ:496830205 表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,说明时,请标明行号,也可以以修订的方式,发送…

一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第13章 Hadoop的发展趋势小组已经翻译完成,在此对:hbase-深圳-18361.旅人AQUARION表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,说明时,请标明行号,也可以以修订的方…

前言:圣诞节来了,我怎么能虚度光阴呢?!依稀记得,那一年,大家互赠贺卡,短短几行字,字字融化在心里:那一年,大家在水果市场,寻找那些最能代表自己心意的苹果香蕉梨,摸着冰冷的水果外皮,内心早已滚烫.这一年……我在博客园-_-#,希望用dt的代码燃烧脑细胞,温暖小心窝. 上篇<Hadoop阅读笔记(一)——强大的MapReduce>主要介绍了MapReduce的在大数据集上处理的优势以及运行机制,通过专利数据编写Demo加深了对于MapReduce中输入输出数据结构的细节理解.有了理论上的指导,仍…

本章介绍 获得Netty4最新的版本号 设置执行环境,以构建和执行netty程序 创建一个基于Netty的server和client 拦截和处理异常 编制和执行Nettyserver和client 本章将简介Netty的核心概念,这个狠心概念就是学习Netty是怎样拦截和处理异常.对于刚開始学习netty的读者.利用netty的异常拦截机制来调试程序问题非常有帮助.本章还会介绍其它一些核心概念.如server和client的启动以及分离通道的处理程序.本章学习一些基础以便后面章节的深入学习. 本…

本章介绍 Netty介绍 为什么要使用non-blocking IO(NIO) 堵塞IO(blocking IO)和非堵塞IO(non-blocking IO)对照 Java NIO的问题和在Netty中的解决方式 Netty是基于Java NIO的网络应用框架,假设你是Java网络方面的新手,那么本章将是你学习Java网络应用的開始:对于有经验的开发人员来说,学习本章内容也是非常好的复习.假设你熟悉NIO和NIO2,你能够随时跳过本章直接从第二章開始学习.在你的机器上执行第二章编写的Netty…

MapReduce是什么 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件: HDFS:分布式存储系统 MapReduce:分布式计算系统 YARN:hadoop 的资源调度系统 Common:以上三大组件的底层支撑组件,主要提供基础工具包和 RPC 框架等 MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于 Hadoop 的数据分析应用” 的核心框架 MapReduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布 式运算程序,并发运行在一个 Hadoo…

本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/hadoop-helloworld.html,转载请注明源地址. 欢迎关注我的个人博客:www.wuyudong.com, 更多云计算与大数据的精彩文章 1.下载 整个Hadoop是基于Java开发的,所以要开发Hadoop相应的程序就得用java方便 进入网站:http://archive.eclipse.org/eclipse/downloads/ 选择3.71 eclipse SDK 进入下面的页面: htt…

1.Eclipse中无插件运行MP程序 1)在Eclipse中编写MapReduce程序 2)打包成jar包 3)使用FTP工具,上传jar到hadoop 集群环境 4)运行 2.具体步骤 说明:该程序运行完被我删除了,具体添加哪些包不太清楚,但是最保险的是把有可能用到的都添加进去,添加情况如下:…

一.MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架,用于编写批处理应用程序.编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集. MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由 map 以并行的方式处理,框架对 map 的输出进行排序,然后输入到 reduce 中.MapReduce 框架专门用于 <key,value> 键值对处理,它将作业的输入视为一组 <key,value> 对,并生成一组 <key…

p { display: block; margin: 3px 0 0 0; } --> 写在前面 在学异步,有位园友推荐了<async in C#5.0>,没找到中文版,恰巧也想提高下英文,用我拙劣的英文翻译一些重要的部分,纯属娱乐,简单分享,保持学习,谨记谦虚. 如果你觉得这件事儿没意义翻译的又差,尽情的踩吧.如果你觉得值得鼓励,感谢留下你的赞,愿爱技术的园友们在今后每一次应该猛烈突破的时候,不选择知难而退.在每一次应该独立思考的时候,不选择随波逐流,应该全力以赴的时候,不选择尽力而…

继上篇了解了使用MapReduce计算平均数以及去重后,我们再来一探MapReduce在排序以及单表关联上的处理方法.在MapReduce系列的第一篇就有说过,MapReduce不仅是一种分布式的计算方法,更是一种解决问题的新思维.新思路.将原先看似可以一条龙似的处理一刀切成两端,一端是Map.一端是Reduce,Map负责分,Reduce负责合. 1.MapReduce排序 问题模型: 给出多个数据文件输入如: sortfile1.txt 11 13 15 17 19 21 23 25 27…

MapTask类继承于Task类,它最主要的方法就是run(),用来执行这个Map任务. run()首先设置一个TaskReporter并启动,然后调用JobConf的getUseNewAPI()判断是否使用New API,使用New API的设置在前面[Hadoop源码解读](三)MapReduce篇之Job类 讲到过,再调用Task继承来的initialize()方法初始化这个task,接着根据需要执行runJobCleanupTask().runJobSetupTask().runTask…

平时我们写MapReduce程序的时候,在设置输入格式的时候,总会调用形如job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);来保证输入文件按照我们想要的格式被读取.所有的输入格式都继承于InputFormat,这是一个抽象类,其子类有专门用于读取普通文件的FileInputFormat,用来读取数据库的DBInputFormat等等. 其实,一个输入格式InputFormat,主要无非就是要解决如何将数据分割成分片[比如多少行为一个分片…

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