@ 目录 一.准备数据 二.MR的编程规范 三.编程步骤 四.编写程序 Mapper程序解读 一.准备数据 注意:准备的数据的格式必须是文本,每个单词之间使用制表符分割.编码必须是utf-8无bom 二.MR的编程规范 MR的编程只需要将自定义的组件和系统默认组件进行组合,组合之后运行即可! 三.编程步骤 ①Map阶段的核心处理逻辑需要编写在Mapper中 ②Reduce阶段的核心处理逻辑需要编写在Reducer中 ③将编写的Mapper和Reducer进行组合,组合成一个Job ④对Job进行…

Shiro 权限认证核心: POM:文件: <!--shiro-all--> <dependency> <groupId>org.apache.shiro</groupId> <artifactId>shiro-all</artifactId> <version>1.2.3</version> </dependency> <!-- 添加shrio-web支持 --> <depend…

运行 wordcount 案例: 一):大数据(hadoop)初始化环境搭建 二):大数据(hadoop)环境搭建 三):运行wordcount案例 四):揭秘HDFS 五):揭秘MapReduce 六):揭秘HBase 七):HBase编程 ----------------------------------------------------------------- Hadoop集群测试wordcount程序: 1):在bigData目录下创建wordcount文件夹 mkdir word…

HBase编程: 一):大数据(hadoop)初始化环境搭建 二):大数据(hadoop)环境搭建 三):运行wordcount案例 四):揭秘HDFS 五):揭秘MapReduce 六):揭秘HBase 七):HBase编程 ----------------------------------------------------------------- HBase JavaAPI概述: 1.HBase使用Java语言编写的,自然支持Java编程 2.支持CRUD操作:create read…

揭秘HBase: 一):大数据(hadoop)初始化环境搭建 二):大数据(hadoop)环境搭建 三):运行wordcount案例 四):揭秘HDFS 五):揭秘MapReduce 六):揭秘HBase 七):HBase编程 ----------------------------------------------------------------- 安装HBase: 为了Hadoop集成HBase不出现问题,修改hadoop的hadoop.env.sh文件 export HADOOP_I…

揭秘HDFS: 一):大数据(hadoop)初始化环境搭建 二):大数据(hadoop)环境搭建 三):运行wordcount案例 四):揭秘HDFS 五):揭秘MapReduce 六):揭秘HBase 七):HBase编程 ===================================================== HDFS基础模型: 1.分布式存储系统HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式存储层 2.资源管理系统YARN(Yet Anot…

大数据初始化环境搭建: 一):大数据(hadoop)初始化环境搭建 二):大数据(hadoop)环境搭建 三):运行wordcount案例 四):揭秘HDFS 五):揭秘MapReduce 六):揭秘HBase 七):HBase编程 ----------------------------------------------------------------- 1):需要准备三个虚拟机环境(创建方式:可以单独创建三个虚拟机:点我查看如何安装虚拟机.也可以通过克隆方式:点我查看克隆详情) 2):…

大数据 hadoop 环境搭建: 一):大数据(hadoop)初始化环境搭建 二):大数据(hadoop)环境搭建 三):运行wordcount案例 四):揭秘HDFS 五):揭秘MapReduce 六):揭秘HBase 七):HBase编程 ----------------------------------------------------------------- 1):下载安装 hadoop(这里使用2.8版本:点我下载) 2):通过 (xftp 或 rz 命令)上传到指定目录下并解压…

MapReducer运行过程 以单词统计为案例. 假如现在文件中存在如下内容: aa bb aa cc dd aa 当然,这是小文件,如果文件大小较大时会将文件进行 "切片" ,此处的切片和 HDFS 的 "分块"概念不同. "切片" 是将文件进行逻辑的划分,而 "分块" 是进行物理的划分. 即 "切片" 是将文件按照某一大小进行标记(默认为128m,即与分块大小相同),如文件为300M,那么将会标记为 0…

文/朱季谦 我最近使用四台Centos虚拟机搭建了一套分布式hadoop环境,简单模拟了线上上的hadoop真实分布式集群,主要用于业余学习大数据相关体系. 其中,一台服务器作为NameNode,一台作为Secondary NameNode,剩下两台当做DataNodes节点服务器,类似下面这样一个架构-- NameNode Secondary NameNode DataNodes master1(192.168.200.111) √ master2(192.168.200.112) √ sla…