- 上一篇博客《什么是MapReduce(入门篇) 》讲的是WordCount案例在本地的实际操作,这篇讲述的是在集群上的操作过程。 目录 1. 添加打包插件依赖2. 将程序打成jar包,然后拷贝到Hadoop集群中2.1 打包过程2.2 修改不带依赖的jar包名称为wc.jar,并拷贝该jar包到Hadoop集群。 3. 执行WordCount程序... 上一篇博客《什么是MapReduce(入门篇) 》讲的是WordCount案例在本地的实际操作,这篇讲述的是在集群上的操作过程。 目录 1. 添加打包插件依赖2. 将程序打成jar包,然后拷贝到Hadoop集群中2.1 打包过程2.2 修改不带依赖的jar包名称为wc.jar,并拷贝该jar包到Hadoop集群。 3. 执行WordCount程序...
- 上篇博文给大家带来的是分区的介绍以及怎样自定义分区,这次博主为大家带来的是关于排序的博文,希望大家能够喜欢。 目录 一. Shuffle之排序(sort)1.1 排序的简单介绍1.2 排序的分类1.3 自定义排序 二. WritableComparable排序案例2.1 需求2.2 需求分析2.3 编写代码1. FlowBean对象在在需求1基础... 上篇博文给大家带来的是分区的介绍以及怎样自定义分区,这次博主为大家带来的是关于排序的博文,希望大家能够喜欢。 目录 一. Shuffle之排序(sort)1.1 排序的简单介绍1.2 排序的分类1.3 自定义排序 二. WritableComparable排序案例2.1 需求2.2 需求分析2.3 编写代码1. FlowBean对象在在需求1基础...
- Hello,大家好,本次为大家带来的是Hadoop的序列化操作。 目录 一. 序列化的简单介绍1.1. 什么是序列化1.2. 为什么要序列化1.3. 为什么不用Java的序列化 二. 自定义bean对象实现序列化接口三. 序列化的实际操作展示3.1. 需求3.2. 需求分析3.3. 编写MapReduce程序1. 编写流量统计的Bean对象2. ... Hello,大家好,本次为大家带来的是Hadoop的序列化操作。 目录 一. 序列化的简单介绍1.1. 什么是序列化1.2. 为什么要序列化1.3. 为什么不用Java的序列化 二. 自定义bean对象实现序列化接口三. 序列化的实际操作展示3.1. 需求3.2. 需求分析3.3. 编写MapReduce程序1. 编写流量统计的Bean对象2. ...
- 前面我们讲解了MapReduce的Shuffle机制,那么这篇文章博主继续为大家讲解MapTask,ReduceTask和MapReduce运行机制。 目录 一. MapTask运行机制详解以及Map任务的并行度二. ReduceTask 工作机制以及reduceTask的并行度三. MapReduceshuffle过程四. MapReduce总体工... 前面我们讲解了MapReduce的Shuffle机制,那么这篇文章博主继续为大家讲解MapTask,ReduceTask和MapReduce运行机制。 目录 一. MapTask运行机制详解以及Map任务的并行度二. ReduceTask 工作机制以及reduceTask的并行度三. MapReduceshuffle过程四. MapReduce总体工...
- 前面我们讲解了MapTask,ReduceTask和MapReduce运行机制。,那么这篇文章博主继续为大家讲解OutputFormat数据输出。 目录 一. OutputFormat接口实现类1.1 文本输出TextOutputFormat1.2 SequenceFileOutputFormat1.3 ==自定义OutputFormat== 二... 前面我们讲解了MapTask,ReduceTask和MapReduce运行机制。,那么这篇文章博主继续为大家讲解OutputFormat数据输出。 目录 一. OutputFormat接口实现类1.1 文本输出TextOutputFormat1.2 SequenceFileOutputFormat1.3 ==自定义OutputFormat== 二...
- 相信大家看了博主上一篇博客《什么是MapReduce 》后,对MapReduce的概念有了更深的认知!本篇博客,博主给大家带来的是MapReduce的一个简单的实战项目——统计输出给定的文本文档每一个单词出现的总次数。 目录 1. 创建Maven工程2. 编写程序2.1 编写Mapper类2.2 编写Reducer类2.3 编写Driver驱动类2.... 相信大家看了博主上一篇博客《什么是MapReduce 》后,对MapReduce的概念有了更深的认知!本篇博客,博主给大家带来的是MapReduce的一个简单的实战项目——统计输出给定的文本文档每一个单词出现的总次数。 目录 1. 创建Maven工程2. 编写程序2.1 编写Mapper类2.2 编写Reducer类2.3 编写Driver驱动类2....
- 此片博文是上篇博文的拓展进阶部分。 目录 1. 需求2. 代码实现3. 运行及结果 1. 需求 对Web访问日志中的各字段识别切分,去除日志中不合法的记录。根据清洗规则,输出过滤后的数据。 1. 输入数据 2. 期望输出数据 都是合法的数据 2. 代码实现 1. 定义一个bean,用来记录日志数据中的各数据字段 pack... 此片博文是上篇博文的拓展进阶部分。 目录 1. 需求2. 代码实现3. 运行及结果 1. 需求 对Web访问日志中的各字段识别切分,去除日志中不合法的记录。根据清洗规则,输出过滤后的数据。 1. 输入数据 2. 期望输出数据 都是合法的数据 2. 代码实现 1. 定义一个bean,用来记录日志数据中的各数据字段 pack...
- 在之前的博客《MapReduce系列(5) | MapReduce任务流程和shuffle机制的简单解析》,博主为大家分享了MapReduce的整体计算任务流程以及shuffle阶段主要的作用。本篇博客博主分享的是Shuffle之Partition分区详解。 目录 一. Shuffle之Partition分区1.1. 默认Partition分区1.2... 在之前的博客《MapReduce系列(5) | MapReduce任务流程和shuffle机制的简单解析》,博主为大家分享了MapReduce的整体计算任务流程以及shuffle阶段主要的作用。本篇博客博主分享的是Shuffle之Partition分区详解。 目录 一. Shuffle之Partition分区1.1. 默认Partition分区1.2...
- Hello,大家好!博主上篇讲解了合并,这篇要讲的是辅助排序。如何讲解这个章节呢?首先先对什么是合并进行解释,然后通过案例进行证明。 目录 一. GroupingComparator分组的简介二. 根据案例分析2.1 需求2.2 需求分析2.3 代码实现1. 定义订单信息OrderBean类2. 编写OrderSortMapper类3. 编写Orde... Hello,大家好!博主上篇讲解了合并,这篇要讲的是辅助排序。如何讲解这个章节呢?首先先对什么是合并进行解释,然后通过案例进行证明。 目录 一. GroupingComparator分组的简介二. 根据案例分析2.1 需求2.2 需求分析2.3 代码实现1. 定义订单信息OrderBean类2. 编写OrderSortMapper类3. 编写Orde...
- 本篇博文,博主为大家介绍Yarn和MapReduce的作业提交全过程。 目录 一. Yarn的作业提交过程1.1 作业提交1.2 作业初始化1.3 任务分配1.4 任务运行1.5 进度和状态更新1.6 作业完成 二. MapReduce的作业提交过程(在此只图片说明) 一. Yarn的作业提交过程 作业提交全过程详解 1.1 作业提交 第... 本篇博文,博主为大家介绍Yarn和MapReduce的作业提交全过程。 目录 一. Yarn的作业提交过程1.1 作业提交1.2 作业初始化1.3 任务分配1.4 任务运行1.5 进度和状态更新1.6 作业完成 二. MapReduce的作业提交过程(在此只图片说明) 一. Yarn的作业提交过程 作业提交全过程详解 1.1 作业提交 第...
- 本节书摘来自清华大学出版社《Hadoop权威指南:大数据的存储与分析》一书中第五章,第5.2.3节,作者是Tom White , 王 海 华 东 刘 喻 吕粤海 译。 本节书摘来自清华大学出版社《Hadoop权威指南:大数据的存储与分析》一书中第五章,第5.2.3节,作者是Tom White , 王 海 华 东 刘 喻 吕粤海 译。
- 本节书摘来自清华大学出版社《Hadoop权威指南:大数据的存储与分析》一书中第四章,第4.2节,作者是Tom White , 王 海 华 东 刘 喻 吕粤海 译。 本节书摘来自清华大学出版社《Hadoop权威指南:大数据的存储与分析》一书中第四章,第4.2节,作者是Tom White , 王 海 华 东 刘 喻 吕粤海 译。
- 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... 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...
上滑加载中
推荐直播
-
华为云码道Skill实战与极速交付,智能开发全链路实战2026/07/22 周三 19:00-21:00
王一男-华为云码道产品规划专家;李炎-华为云码道产品专家;姜浩-华为云HCDG核心组成员
直播深度解读华为云码道6月产品新特性,从Skill市场安装专家技能,带你零距离体验从需求,开发,审查,重构全链路闭环的开发过程。从零构建并交付一个完整项目,让您体验从代码提交到服务上线的“极速”之旅。
回顾中 -
聚开发者之力,创具身新未来2026/07/23 周四 15:00-17:00
张豪杰/程文/王军/刘新春/黄钦开 /张晓天
本次华为云具身智能开发平台CloudRobo培训面向具身智能开发者,带您全流程体验机器人本体R2C小时级接入、环境重建与轨迹生成仿真数据生产、PB级数据管理、数据评测、模型训推、强化学习和Benchmark一键评测等功能,并体验业界主流具身模型应用。
回顾中
热门标签