大数据梦工厂（0009-基于MapReduce的应用案例）1-MapReduce词频统计案例1.1-样本数据这是一个经典的词频统计的案例：统计如下样本数据中每个单词出现的次数。[root@hadoop-01~]#catinput.txtSparkHBaseAzkabanFlumeHiveFlinkStormHadoopHBaseSparkFlinkPrestoKuduAzkabanHBaseStormPrestoKafkaHBaseHadoopHiveFlinkKuduHBaseFlinkHiveStormHiveFlinkHadoopFlumeHBaseHiveKuduZookeeperHa
大数据梦工厂（0009-基于MapReduce的应用案例）1-MapReduce词频统计案例1.1-样本数据这是一个经典的词频统计的案例：统计如下样本数据中每个单词出现的次数。[root@hadoop-01~]#catinput.txtSparkHBaseAzkabanFlumeHiveFlinkStormHadoopHBaseSparkFlinkPrestoKuduAzkabanHBaseStormPrestoKafkaHBaseHadoopHiveFlinkKuduHBaseFlinkHiveStormHiveFlinkHadoopFlumeHBaseHiveKuduZookeeperHa
大数据梦工厂（0007-MapReduce入门指南）1-MapReduce简介HadoopMapReduce是一个分布式计算框架（也称为编程模型）。基于它编写的应用程序能够以一种可靠、容错的方式在大规模集群（数千个节点）上并行处理TB级别的海量数据集。MapReduceTask过程分为两个处理阶段：Map阶段和Reduce阶段。每个阶段都是以键值对作为输入和输出，也可以自定义编写map()函数和reduce()函数。网上一个比较形象的例子解释MapReduce：我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多，数书就越快。现在我们到一起，把所有人的统计数加在一
大数据梦工厂（0007-MapReduce入门指南）1-MapReduce简介HadoopMapReduce是一个分布式计算框架（也称为编程模型）。基于它编写的应用程序能够以一种可靠、容错的方式在大规模集群（数千个节点）上并行处理TB级别的海量数据集。MapReduceTask过程分为两个处理阶段：Map阶段和Reduce阶段。每个阶段都是以键值对作为输入和输出，也可以自定义编写map()函数和reduce()函数。网上一个比较形象的例子解释MapReduce：我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多，数书就越快。现在我们到一起，把所有人的统计数加在一
1大数据处理的常用方法大数据处理目前比较流行的是两种方法，一种是离线处理，一种是在线处理，基本处理架构如下：在互联网应用中，不管是哪一种处理方式，其基本的数据来源都是日志数据，例如对于web应用来说，则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。如果对于数据的分析结果在时间上有比较严格的要求，则可以采用在线处理的方式来对数据进行分析，如使用Spark、Storm等进行处理。比较贴切的一个例子是天猫双十一的成交额，在其展板上，我们看到交易额是实时动态进行更新的，对于这种情况，则需要采用在线处理。当然，如果只是希望得到数据的分析结果，对处理的时间要求不严格，就可以采用离线处理的方式，比如我们可以先将日
1大数据处理的常用方法大数据处理目前比较流行的是两种方法，一种是离线处理，一种是在线处理，基本处理架构如下：在互联网应用中，不管是哪一种处理方式，其基本的数据来源都是日志数据，例如对于web应用来说，则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。如果对于数据的分析结果在时间上有比较严格的要求，则可以采用在线处理的方式来对数据进行分析，如使用Spark、Storm等进行处理。比较贴切的一个例子是天猫双十一的成交额，在其展板上，我们看到交易额是实时动态进行更新的，对于这种情况，则需要采用在线处理。当然，如果只是希望得到数据的分析结果，对处理的时间要求不严格，就可以采用离线处理的方式，比如我们可以先将日
Hadoop0.2之前版本和之后版本在Job中有很大的改进，本次采用的版本是Hadoop1.1.2版本。 现在作为作业驱动器，可以直接继承Configured以及实现Tool，这种方式可以很便捷的获取启动时候命令行中输入的作业配置参数，常规的Job启动如下：publicclassSortByHashextendsConfiguredimplementsTool{publicintrun(String[]args)throwsException{//这里面负责配置job属性Configurationconf=getConf();String[]paths=newGenericOptio
Hadoop0.2之前版本和之后版本在Job中有很大的改进，本次采用的版本是Hadoop1.1.2版本。 现在作为作业驱动器，可以直接继承Configured以及实现Tool，这种方式可以很便捷的获取启动时候命令行中输入的作业配置参数，常规的Job启动如下：publicclassSortByHashextendsConfiguredimplementsTool{publicintrun(String[]args)throwsException{//这里面负责配置job属性Configurationconf=getConf();String[]paths=newGenericOptio
1概述源于Google的MapReduce论文，发表于2004年12月。HadoopMapReduce是GoogleMapReduce的克隆版。Hadoop问世前，已有分布式计算，但都是专用系统，仅处理某一类计算，比如进行大规模数据排序。这样的系统无法复用到其他大数据计算场景，每种应用都需要开发与维护专门系统。而HadoopMapReduce造就了大数据计算通用编程。只要遵循MapReduce编程模型编写业务处理逻辑代码，就能运行在Hadoop分布式集群。我们只需关心业务逻辑，无需关心系统调用与运行环境。大数据计算的核心思路：移动计算比移动数据划算。既然计算方法跟传统计算方法不同，移动计算而非
1概述源于Google的MapReduce论文，发表于2004年12月。HadoopMapReduce是GoogleMapReduce的克隆版。Hadoop问世前，已有分布式计算，但都是专用系统，仅处理某一类计算，比如进行大规模数据排序。这样的系统无法复用到其他大数据计算场景，每种应用都需要开发与维护专门系统。而HadoopMapReduce造就了大数据计算通用编程。只要遵循MapReduce编程模型编写业务处理逻辑代码，就能运行在Hadoop分布式集群。我们只需关心业务逻辑，无需关心系统调用与运行环境。大数据计算的核心思路：移动计算比移动数据划算。既然计算方法跟传统计算方法不同，移动计算而非
