实验2:MapReduce的应用(4学时) 目的:在Hadoop平台编写基本的MapReduce程序实现数据分析 内容: 1.从分布式文件系统中读入数据 2.执行Map任务执行中间结果 3.通过Shuffle阶段把中间结果分区排序整理后发送给Reduce任务 4.执行Reduce任务得到最终结果并写入分布式文件系统 要求:理解MapReduce的工作流程,了解MapReduce的具体应...
一、实验目标本实验旨在介绍MapReduce计算模型的应用,以及如何在Hadoop环境下编写和运行一个简单的MapReduce程序来解决实际问题。二、实验环境1、操作系统:Linux(可以使用虚拟机或云服务器) 2、JavaJDK:建议使用Java8或更高版本 3、Hadoop:最新版本(可以从Hadoop官方网站下载)三、实验内容1、选择一个应用场景 ...
大数据技术原理与应用随课实验三(MapReduce原理及操作) 3434 -- 13:27 App 大数据技术与应用-实验一教程 1692 -- 13:19 App 3.4.2案例 使用Java API 操作HDFS 4361 2 17:36 App 大数据技术原理与应用随课实验二(HDFS基本操作以及大文件读写操作) 3973 -- 5:56:23 App 大数据技术原理与应用 662 1...
相似度连接算法 算法简介 welcome to use these PowerPoint templates, New 该算法首先利用两个 MapReduce 作业进行数据统计与全局词项 排序。接着利用一个 作业,通过前缀过滤的方法减少 Content design, MapReduce 10 years experience 需要参加相似连接运算的数据,并生成连接结果的键值对。最后通 过一个MapReduce作业...
在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章节,安排了入门级的实践操作,让读者更好地学习和掌握大数据关键技术。 本书可以作为高等院校计算机专业、信息管理等相关专业的大数据课程教材,也可供相关技术人员参考、学习、培训之用。欢迎访问《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用》教材官方网站:/post/big...
HDFS是一个具有高容错性的文件系统,适合部署在廉价的机器上,HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。大数据处理框架如MapReduce、Spark等要处理的数据源大部分都存储在HDFS上,Hive、HBase等框架的数据通常也存储在HDFS上。简而言之,HDFS为大数据的存储提供了保障。HDFS在Hadoop 2.0生态系统中地位...
hadoop fs …与 hdfs dfs …命令作用一样的,因为它们在shell里被翻译成同一个命令。 测试Hadoop安装成果 $ mkdir input $ cp etc/hadoop/*.xml input $ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar grep input output 'dfs[a-z.]+' ...
17．MapReduce可用于对数据进行排序，一种想法是利用MapReduce的自动排序功能，即默认情况下，Reduce任务的输出结果是有序的，则可以只使用一个Reducer来对数据进行处理、输出，则结果就是有序的了。但这样的排序过程无法充分利用MapReduce的分布式优点。试设计一个基于MapReduce的排序算法，假设数据均位于[1, 100]，...
8、ssh-copy-id hduserlocalhost 7、测试 SSH 无密码登录:$ ssh localhost$ e_itl 运行 pi 程序:$ hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-e_les-2.7.3.jar pi 10 20 六、实验结果:这次实验完成了 Hadoop 的安装和环境变量的配置,使得程序可以运行,为下一次的实验奠定一定的基础,HDFS 实验...