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mapreduce词频统计
Hive元数据迁移及升级方案
Hive是基于Hadoop之上的数仓,便于用户可以基于SQL(HiveQL)进行数据分析,其架构图如下:从上图可知,Hive主要用来将建立结构化数据库和后端分布式结构化文件的映射,以及把SQL语句转换为
MapReduce
云原生大数据
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2024-01-07 22:49
大数据技术
hive
hadoop
数据仓库
Hive入门
Hive产生的原因:非Java编程者可通过sql语句对HDFS的数据做
mapreduce
操作。
爱过java
·
2024-01-07 17:04
hive
HIve技术详解(一)
第1章Hive基本概念1.1Hive1.1.1Hive的产生背景在那一年的大数据开源社区,我们有了HDFS来存储海量数据、
MapReduce
来对海量数据进行分布式并行计算、Yarn来实现资源管理和作业调度
molecule_jp
·
2024-01-07 17:34
hive
hadoop
大数据
后端
MongoDB聚合操作
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。
Firechou
·
2024-01-07 16:35
#
MongoDB
mongodb
数据库
聚合操作
Spark五:Spark的两种核心Shuffle
Shuffle在
MapReduce
框架中,Shuffle阶段是链接Map和Reduce之间的桥梁,Map阶段通过Shuffle过程将数据输出到Reduce阶段中。
eight_Jessen
·
2024-01-07 07:38
scala
spark
spark
ajax
大数据
个人笔记:分布式大数据技术原理(二)构建在 Hadoop 框架之上的 Hive 与 Impala
有了
MapReduce
,Tez和Spark之后,程序员发现,
MapReduce
的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言,虽然你几乎什么都能干了,但是你还是觉得繁琐。
garagong
·
2024-01-07 07:16
大数据
大数据
hadoop
hive
impala
mapreduce
基于Hadoop的豆瓣电影数据分析
我们可以使用Python编写
MapReduce
程序,将数据集转换为Hadoop可处
数据科学探险导航
·
2024-01-07 05:07
hadoop
数据分析
eclipse
大作业(一)
实验目的与要求:目的:采用语言的特性来解决计算机工程问题,包括结构的设计与应用、递归和迭代的设计与应用、
mapreduce
的设计与应用等实验。
Xindolia_Ring
·
2024-01-07 02:31
Hive的基本的概述即使用参考
1.Hive的概述√意义:在于大幅度降低工程师学习
MapReduce
的学习成本,让好用(计算速度快)的
MapReduce
更方便的使用(使用简单)√基本概念:Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,
C8H11O2N_4cd4
·
2024-01-07 02:29
《Hive系列》Hive详细入门教程
Hive本质将HSQL转化成
MapReduce
程序Hive处理的数据存储在HDFSHive分析数据底层实现的是MR执行程序运行在Yarn上1.2Hive的优缺点1.2.1
DATA数据猿
·
2024-01-06 17:55
Hive
hive
YARN(一)-- 产生原因及概述
本文内容如下:介绍为什么会产生YARN(同时介绍原
MapReduce
框架的不足)YARN的基本原理首先说一下YARN是什么吧:ApacheHadoopYARN(YetAnotherResourceNegotiator
小北觅
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2024-01-06 17:54
高可用分布式部署Spark、完整详细部署教程
Spark基于
mapreduce
算法实现的分布式计算,拥有Hadoop
MapReduce
所具有的优点;但不同于
MapReduce
的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark
一座野山
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2024-01-06 16:15
spark
bigdata
hadoop
分布式
spark
大数据
linux
Hbae批量装载(Bulk Loading)
最直接的方式即可以通过
MapReduce
任务,也可以通过普通客户端API。但是这都不是高效方法。
明明德撩码
·
2024-01-06 10:24
Spark概述
Spark概述Spark是什么ApacheSpark是一个快速的,多用途的集群计算系统,相对于Hadoop
MapReduce
将中间结果保存在磁盘中,Spark使用了内存保存中间结果,能在数据尚未写入硬盘时在内存中进行运算
我像影子一样
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2024-01-06 09:38
Spark
大数据
spark
大数据
MR实战:网址去重
Maven项目2、添加相关依赖3、创建日志属性文件4、创建网址去重映射器类5、创建网址去重归并器类6、创建网址去重统计驱动器类7、启动应用,查看结果四、实战总结一、实战概述本实战项目主要利用Hadoop
MapReduce
howard2005
·
2024-01-06 06:09
Hadoop分布式入门
mr
网址去重
大数据
MapReduce
是什么?
而Hadoop
MapReduce
的出现,使得大数据计算通用编程成为可能。我们只要遵循
MapReduce
编程模型编写业务处理逻辑代码,就可以运行在Hadoop分布式集群上,无需
善守的大龙猫
·
2024-01-05 21:47
大数据
大数据
mapreduce
MR实战:
词频统计
文章目录一、实战概述二、提出任务三、完成任务(一)准备数据1、在虚拟机上创建文本文件2、上传文件到HDFS指定目录(二)实现步骤1、创建Maven项目2、添加相关依赖3、创建日志属性文件4、创建
词频统计
映射器类
howard2005
·
2024-01-05 19:01
Hadoop分布式入门
mr
词频统计
Pentaho Kettle 6.1连接CDH5.4.0集群
最近把之前写的Hadoop
MapReduce
程序又总结了下,发现很多逻辑基本都是大致相同的,于是想到能不能利用ETL工具来进行配置相关逻辑来实现
MapReduce
代码自动生成并执行,这样可以简化现有以及之后的一部分工作
香山上的麻雀
·
2024-01-05 16:43
MapReduce
2深入浅析
一、
MapReduce
2工作机制1.1、
MapReduce
2的架构图
MapReduce
2工作机制.png1.2、
MapReduce
2运作步骤说在前头的话,上图中有一个ResoureceManager,这是一个资源调度器
愤怒的谜团
·
2024-01-05 13:37
Spark内核解析-Spark shuffle6(六)
1、SparkShuffle过程1.1
MapReduce
的Shuffle过程介绍Shuffle的本义是洗牌、混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好。
有语忆语
·
2024-01-05 10:35
大数据之Spark
spark
java
大数据
02 mongodb聚合操作
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。
gus去看海
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2024-01-05 10:51
mongodb
数据库
nosql
【大数据】Spark学习笔记
初识SparkSpark和HadoopHadoopSpark起源时间20052009起源地
MapReduce
UniversityofCaliforniaBerkeley数据处理引擎BatchBatch编程模型
pass night
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2024-01-05 09:16
学习笔记
java
spark
大数据
sql
大数据高级开发工程师——Hadoop学习笔记(4)
文章目录Hadoop进阶篇
MapReduce
:Hadoop分布式并行计算框架
MapReduce
的理解
MapReduce
的核心思想
MapReduce
编程模型
MapReduce
编程指导思想【八大步骤】Map
讲文明的喜羊羊拒绝pua
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2024-01-05 08:20
大数据
hadoop
mapreduce
大数据开发学习资料汇总
HadoopHadoop权威指南Hadoop权威指南修订Hadoop实战Hadoop实战_2Hadoop源码分析大数据处理系统:Hadoop源代码情景分析Hadoop开发者入门专刊Hadoop技术内幕:深入解析
MapReduce
比屋大数据
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2024-01-05 08:44
大数据架构师源码零基础教程
大数据
linux
运维
java与大数据:Hadoop与
MapReduce
Hadoop和
MapReduce
是由Apache软件基金会开发和维护的开源项目。它们的出现主要是为了解决传统的数据处理工具无法处理大数据量的局限性。首先,让我们深入了解一下Hadoop。
naer_chongya
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2024-01-05 08:38
大数据
java
hadoop
第五章-分布式并行编程框架
MapReduce
第五章-分布式并行编程框架
MapReduce
文章目录第五章-分布式并行编程框架
MapReduce
MapReduce
概述分布式并行编程
MapReduce
模型和函数
MapReduce
体系结构
MapReduce
风云诀4
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2024-01-05 07:12
#
大数据原理与应用
分布式
大数据
hadoop
mapreduce
并行算法举例
谷歌的三大马车中的两辆分别是
MapReduce
GFS这些我们在后边都会学到。补充shuffle的作用将map中的内容,具备相同内容的key被放到一组问题1矩阵乘法第一轮j相同放在一起。
旅僧
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2024-01-05 05:22
#
计算机组成原理
#
大数据计算基础
大数据
大数据应用场景-搜索引擎概述
从互联网网页爬取网页数据,存储到网页库;2.建立索引:分析整理爬虫收集到的数据资源,建立索引,为检索系统提供数据;3.提供检索服务:从预处理好的资源里挑选出用户最满意的结果最快最好的展现给用户;二.基于Hadoop
MapReduce
GuangHui
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2024-01-04 16:14
Java技术栈 —— Hadoop入门(一)
Java技术栈——Hadoop入门(一)一、Hadoop第一印象二、安装Hadoop三、Hadoop解析3.1Hadoop生态介绍3.1.1
MapReduce
-核心组件3.1.2HDFS-核心组件3.1.3YARN
键盘国治理专家
·
2024-01-04 08:02
Java技术栈
java
hadoop
开发语言
2024.1.3 Spark架构角色和提交任务流程
目录一.Yarn的角色回顾二、Spark提交任务流程1、SparkOnStandalone2.SparkonYarn三.Spark比
MapReduce
执行效率高的原因四.Spark的排序算子一.Yarn
白白的wj
·
2024-01-04 08:46
spark
大数据
分布式
python
开发语言
hdfs
mapreduce
从零开始了解大数据(四):
MapReduce
篇
目录前言一、
MapReduce
思想1.先分再合,分而治之2.Map阶段——拆分3.Reduce阶段——合并二、
MapReduce
设计构思1.如何对付大数据处理场景2.构建抽象编程模型3.统一架构、隐藏底层细节三
橘子-青衫
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2024-01-04 02:20
大数据
从零开始了解大数据
大数据
mapreduce
hadoop
分布式
从零开始了解大数据(七):总结
系列文章目录从零开始了解大数据(一):数据分析入门篇-CSDN博客从零开始了解大数据(二):Hadoop篇-CSDN博客从零开始了解大数据(三):HDFS分布式文件系统篇-CSDN博客从零开始了解大数据(四):
MapReduce
橘子-青衫
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2024-01-04 02:19
从零开始了解大数据
大数据
大数据
hadoop
hive
big
data
hdfs
数据仓库
MapReduce
作业的执行流程、错误处理机制、任务执行
一、
MapReduce
作业的执行流程
MapReduce
作业的执行流程:代码编写→作业配置→作业提交→Map任务的分配和执行→处理中间结果→Reduce任务的分配和执行→作业完成。
南宫凝忆
·
2024-01-04 01:48
Hadoop
mapreduce
hadoop
大数据
MapReduce
计算模型、数据流和控制流,Hadoop流的工作原理
一、
MapReduce
计算模型执行
MapReduce
任务的机器有两个角色:JobTracker和TaskTracker。JobTracker:管理和调度
MapReduce
的Job。
南宫凝忆
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2024-01-04 01:47
Hadoop
mapreduce
大数据
big
data
hive基本概念原理与底层架构
hive是一个数据仓库基础工具在hadoop中用来处理结构化的数据,它架构在hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便,提供简单的sql查询功能,可以讲sql语句转换成
mapreduce
任务进行
byway_lyn
·
2024-01-03 20:22
大数据Hadoop入门学习线路图
Hadoop是系统学习大数据的必会知识之一,Hadoop里面包括几个组件HDFS、
MapReduce
和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,
MapReduce
是对数据进行处理计算的
千_锋小小千
·
2024-01-03 19:12
HBase Java API 03:HBase与
MapReduce
整合
HBase版本:1.2.61.案例说明现有hbase表"student",其中内容如下:hbase(main):025:0>scan'student'ROWCOLUMN+CELL0001column=info:age,timestamp=1516139523768,value=150001column=info:name,timestamp=1516139523388,value=Madeline
CoderJed
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2024-01-03 14:14
八、Flume-拦截器
1、默认拦截器官网提供了几个默认拦截器,具体使用可查官方文档image.png2、自定义拦截器(实现
MapReduce
r中的日志的清洗功能)a.编写代码(实现Interceptor接口,并实现内部接口Builder
一种依耐丶从未离开
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2024-01-03 13:02
2024.1.2 Spark 简介,架构,环境部署,
词频统计
框架模块三.环境准备3.1SparkLocal模式搭建3.2通过Anaconda安装python3环境3.3PySpark库安装四.Spark集群模式架构介绍五.pycharm远程开发环境六.Spark
词频统计
一
白白的wj
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2024-01-03 09:41
spark
大数据
分布式
hadoop
数据仓库
python
Spark一:Spark介绍、技术栈与运行模式
1.2Spark作用中间结果输出Spark的Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS
MapReduce
的替代方案Spark比M
eight_Jessen
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2024-01-03 09:11
spark
spark
大数据
分布式
Spark解决构建倒排索引问题的步骤
相比于
MapReduce
,采用spark解决问题则简单得多:用户无需受限于(
MapReduce
中的)Mapper、Combiner和Reducer等组件要求的固定表达方式,而只需将解决方案翻译成Spark
皮皮杂谈
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2024-01-03 08:26
MapReduce
架构和算法(2)
一个、combiner计划每map它可能会产生大量的输出,combiner的作用是map输出端先做合并。reducer的数据量。combiner最基本是实现本地key的归并,combiner具有类似本地的reduce功能假设不用combiner,那么,全部的结果都是reduce完毕。效率会相对低下。使用combiner,先完毕的map会在本地聚合,提升速度。注意:Combiner的输出是Reduc
weixin_34194551
·
2024-01-03 08:37
大数据
MapReduce
求最大值
思想:在map端找出map端的最大值(局部)。map的cleanup方法输出这个最大值,再通过reduce端将map端的局部最大进行比较。求出最终最大的那个值。怎么样找出map端的最大值?老样子,先看数据!销售时间社保卡号商品编码商品名称销售数量应收金额实收金额2018-01-01001616528236701强力VC银翘片6.082.869.02018-01-010012697828861464
爱吃芝麻
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2024-01-03 08:37
hadoop
设计一个基于
MapReduce
的算法,求出数据集中的最小值。假设Reducer任务数量大于1,请简要描述该算法(可使用分区. 合并过程)
设计一个基于
MapReduce
的算法,求出数据集中的最小值。
无敌海苔咪
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2024-01-03 08:28
大数据开源框架
mapreduce
算法
java
计算机毕业设计吊打导师hadoop+spark+hive知识图谱医生推荐系统 医生数据分析可视化大屏 医生爬虫 医疗可视化 医生大数据 机器学习 大数据毕业设计
流程:1.Python爬虫采集中华健康网约10万医生数据,最终存入mysql数据库;2.使用pandas+numpy/hadoop+
mapreduce
对mysql中的医生数据进行数据分析,使用高德地图解析地理位置
计算机毕业设计大神
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2024-01-03 07:53
Clojure 实战(4):编写 Hadoop
MapReduce
脚本
它是Apache基金会下的开源项目,受Google两篇论文的启发,采用分布式的文件系统HDFS,以及通用的
MapReduce
解决方案,能够在数千台物理节点上进行分布式并行计算。
张吉Jerry
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2024-01-03 07:35
大数据
hadoop
clojure
hive 与
mapreduce
hive不触发
mapreduce
的操作:hive.fetch.task.conversion这个参数与sql触发mr操作有关:取值一共有三个noneminimalmore默认的设置的值是more配置参数为
流砂月歌
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2024-01-03 02:08
Hbase介绍以及Hive优势
因为HBase基于Hadoop的HDFS完成分布式存储,以及
MapReduce
完成分布式并行计算,所以它的一些特点与Hadoop相同,依靠横向扩展,通过不断增加性价比高的商业服务器来增加计算和存储能力。
毛毛虫同学
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2024-01-02 14:38
10.Hadoop框架下
MapReduce
中的map个数如何控制
一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定客户端对map阶段并行度的规划基本逻辑为:一、将待处理的文件进行逻辑切片(根据处理数据文件的大小,划分多个split),然后每一个split分配一个maptask并行处理实例二、具体切片规划是由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成切分规则如下:1.简单地按照文件的内容长度进行切片2.切片大小默认是datanode
__元昊__
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2024-01-02 13:45
Couchdb 垂直权限绕过漏洞(CVE-2017-12635)
它是一个使用JSON作为存储格式,JavaScript作为查询语言,
MapReduce
和HTTP作为API的NoSQL数据库。
黄公子学安全
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2024-01-02 10:51
couchdb
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