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目录Hadoop组成HDFSHDFS操作HDFS分布式文件存储NameNode元数据数据读写流程YARN和MapReduceMapReduce：分布式计算YARN：资源管控调度YARN架构提交任务到**

练习：使用Python中的filter、map、reduce实现词频统计样例数据：helloworldjavapythonjavajavahadoopsparksparkpython需求分析：1-文件中有如上的示例数据

为了用python实现mapreduce，我们先引入下面两个个知识sys.stdin()itertools之groupbysys模块的简单学习sys.stdin是一个文件描述符，代表标准输入，不需使用open

大数据数据仓库是基于HIVE构建的数据仓库，分布文件系统为HDFS，资源管理为Yarn，计算引擎主要包括MapReduce/Tez/Spark等，分层架构如下：1、数据来源层：日志或者关系型数据库，并通过

.Spark运行模式二、SparkWordCount演示1.Scala语言2.Java语言3.Python语言一、SparkApacheSpark是一个快速的，多用途的集群计算系统，相对于HadoopMapReduce

它是一种针对字符串进行操作的数据结构，典型应用是用于统计和排序大量的字符串，如在搜索引擎系统中用于文本词频统计。其主要思想是利用字符串的公共前缀来节约存储空间。

大数据的4V特征包含（）（）（）（）答案：大量、多样、高速、价值Hadoop三大组件包含（）（）（）答案：HDFS、MapReduce、YarnHadoop2.x版本中的HDFS是由（）（）（）组成答案

1.Fetch抓取Fetch抓取是指，Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。

流程：1.Python爬取去哪儿网全站旅游数据约10万+，存入mysql;2.使用pandas+numpy/hadoop+mapreduce对mysql中旅游数据进行数据清洗，使用高德API计算地理信息

权限文件搜索find()文件内容（查看查找处理）catgrepsedpastesortcomm系统进程内存输入输出常见的shell命令循环，判断，变量函数awkgrepsedsortuniqwctr常见题目词频统计转置文件查看文件第

很多人免不了参加各种英语考试，词汇量就是参加英语考试的一个拦路虎，单词不认识，技巧再多也枉然。但考试大纲要求的单词太多了，时间紧，任务重，背了又容易忘，如果能知道真题中词汇出现的频率高低，那么有意识的去记忆出现频率较高的词汇，不失为一种有效的记单词方法。本文为了解决这个问题，本文使用Python开发了一个简单的统计单词频率的程序。第一步：准备英文文档本文用到的txt文档文件夹压缩包下载：2016年

1、常见海量数据处理方法hash、bit-map（位图法）、bllomfilter、数据库优化、倒排索引、外排序、Trie树、堆、双层桶、mapReduce法、分治2、hash法在海量数据处理中，Hash

Google的三篇论文，GoogleFileSystem，MapReduce以及BigTable可以说是整个大数据领域的三驾马车，这里，我们简单介绍下这三驾马车基本都是干哈的，重点解读下Bigtable

目录3.1hadoop组成3.1HDFS架构概述1.NameNode（nn）：编辑2.DataNode(dn)：3.SecondaryNameNode(2nn)：3.2YARN架构概述3.3MapReduce

ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库在运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。

一.MapReduce1.MapReduce定义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。

字典树字典树是一种数据结构，可以用来进行词频统计，计算前缀个数等。它的每个节点的子节点都互不相同。

在编写mapreduce程序时，需要考虑的几个方面1）输入数据接口：InputFormat默认使用的实现类是：TextInputFormatTextInputFormat的功能逻辑是：一次读一行文本，然后将该行的起始偏移量作为

聚合操作包含三类：单一作用聚合、聚合管道、MapReduce。单一作用聚合：提供了对常见聚合过程的简单访问，操作都从单个集合聚合文档。聚合管道是一个数据聚合的框架，模型基于数据处理流水线的概念。

filtermapreducefilter高阶函数的用法filter中的回调函数有一个要求:必须返回一个boolean值当,返回true时的,内部会将这次遍历的元素放入一个新的数组汇总当,返回false

1、yarn的基本介绍和产生背景YARN是Hadoop2引入的通用的资源管理和任务调度的平台，可以在YARN上运行MapReduce、Tez、Spark等多种计算框架，只要计算框架实现了YARN所定义的接口

MapReduce编程模板1.自定义Mapper类继承类并重写map方法：importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable

统计共享单车在指定地点的每天平均次数第3关：统计共享单车指定车辆每次使用的空闲平均时间第4关：统计指定时间共享单车使用次数第5关：统计共享单车线路流量第1关：统计共享单车每天的平均使用时间任务描述本关任务：使用Hbase的MapReduce

Hadoop由分布式存储HDFS和分布式计算MapReduce两部分组成。HDFS是一个master/slave的结构，就通常的部署来说，在master上只运行一个Namenode

HDFS为Hbase提供可靠的底层数据存储服务，MapReduce为Hbase提供高性能的计算能力，Zookeeper为Hbase提供稳定服务和Failover机制，因此我们说Hbase是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案

分治法的原理抽象模型MapReduce工作原理什么是分而治之？分而治之（Divide-and-Conquer），是计算机处理问题的一个很重要的思想，简称为分治法。

下面是一个简单的MapReduce程序的示例代码，用于统计HBase中的成绩表中的单科排名和总分排名，并将结果上传到HDFS中：```importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration

项目2、添加相关依赖3、创建日志属性文件4、创建成绩映射器类5、创建成绩驱动器类6、启动成绩驱动器类，查看结果7、创建成绩归并器类8、修改成绩驱动器类9、启动成绩驱动器列，查看结果一、实战概述任务：使用MapReduce

、添加相关依赖3、创建日志属性文件4、创建学生实体类5、创建科目平均分映射器类6、创建科目平均分归并器类7、创建科目平均分驱动器类8、启动应用，查看结果一、实战概述在本次实战中，我们将利用HadoopMapReduce

MapReduce的缺陷MR虽然在编程接口的种类和丰富程度上已经比较完善了，但这些系统普遍都缺乏操作分布式内存的接口抽象，导致很多应用在性能上非常低效。

摘要：本文整理自字节跳动基础架构工程师魏中佳在本次CommunityOverCodeAsia2023中的《字节跳动MapReduce-Spark平滑迁移实践》主题演讲。

MapReduce仅作了解，生产上很少使用该计算程序1、MapReduce介绍MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。

对CSDN不同领域标签类别的博客内容进行词频统计，绘制词频统计图，并根据词频统计的结果绘制词云图。数据表链接：https://download.csdn.net/download/m0_5205157

2关：Kafka数据源任务描述相关知识Kafka概述Kafka使用基础PySparkStreamingKafka编程要求测试说明答案代码第1关：MySQL数据源任务描述本关任务：读取套接字流数据，完成词频统计

我们知道Hive是Hadoop生态中的一个数据分析引擎，它可以将HiveSQL转换成MapReduce任务提交到Hadoop集群中执行，大大简化了编写MapReduce程序的

Hive概述由于MapReduce开发难度大，学习成本高，Hdfs文件没有字段名、没有数据类型，不方便进行数据的有效管理。因此使用MapReduce框架开发，项目周期长，成本高。

准备数据文件1、在虚拟机上创建文本文件2、将文本文件上传到HDFS指定目录（二）实现步骤1、启动HiveMetastore服务2、启动Hive客户端3、基于HDFS文件创建外部表4、利用HiveSQL进行词频统计

基本概念Shark、SparkSQL和Hive之间的关系：Shark借用了Hive大部分的组件，包括词法分析、语法分析和逻辑分析阶段，只是在最后将逻辑执行计划转化为物理执行计划这一步，将底层的实现从MapReduce

一共三个文件Hlm.pystop_words.txt红楼梦.txt（tips:txt文件已放在文章最后)废话不多说，直接上效果图和代码：效果图Hlm.py代码部分：importmatplotlib.pyplotaspltimportjiebaimportwordcloudimportmatplotlibmatplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['simple'

谷歌旧三篇论文（GFS-分布式文件存储，Bigtable-分布式数据库，Mapreduce-分布式计算）设计目的为了

Map数小文件进行合并复杂文件增加Map数合理设置Reduce数并行执行严格模式JVM重用推测执行压缩执行计划（Explain）Fetch抓取Fetch抓取是指，Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce

1：Fetch抓取Fetch抓取是指，==Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算例如：select*fromscore;在这种情况下，Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件

1、计算资源配置1.1Yarn资源配置1.2MapReduce资源配置2、Explain查看执行计划（重点）2.1Explain执行计划概述2.2基本语法2.3案例实操3、分组聚合优化3.1优化说明（1

(3)基于HDFS、MapReduceHive存储的数据依旧在DataNode上，编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行。2．HBase(1)数据

一、实验综述1、实验目的及要求实验目的：通过该实验，使学生掌握列表、字典、函数的使用方式，能够熟练运用for循环语句、while循环语句和if判断语句来进行词语处理，实现英文或中文单词分解，并掌握格式化输出的相关方法。实验要求1(和实验2，二选一)：1、实现对英文文本文件的读取(moby_dick.txt)；2、实现对英文文本文件的单词抽取；3、实现对英文文本文件中出现频次最高的前10个单词的抽取

本次我们来讨论如何使用Python操作HDFS，进行文件上传，下载，查看文件夹，以及如何使用Python进行MapReduce编程。

MapReduce，已经如何用MapReduc

他们有共同的一个问题，就是都没怎么搞过分布式系统，现在互联网公司，一般都是做分布式的系统，大家都不是做底层的分布式系统、分布式存储系统hadoophdfs、分布式计算系统hadoopmapreduce/

MapReduce慢是因为模型很呆板,频繁的Io操作Spark快的话不仅是因为它是内存迭代计算吧？具体什么是内存迭代计算？