hadoop tags

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据。它由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型组成。下面是一些与Hadoop相关的标签：

1. HDFS：Hadoop分布式文件系统，用于存储和管理大规模数据。
2. MapReduce：Hadoop的计算模型，用于并行处理和分析大规模数据集。
3. YARN：Hadoop的资源管理器，用于调度和管理集群中的计算资源。
4. Hive：基于Hadoop的数据仓库基础设施，提供类似SQL的查询和数据汇总功能。
5. Pig：一种基于Hadoop的高级脚本语言，用于大规模数据的处理和分析。
6. Spark：基于内存的快速通用计算引擎，可与Hadoop集成使用。
7. HBase：分布式的列式数据库，用于存储大规模结构化数据。
8. ZooKeeper：分布式协调服务，用于在Hadoop集群中维护配置信息。

相关问题

MongoDB中修改ID为1的文档“tags” : [“neo4j”, “database”, “NoSQL”] 为tags” : [“neo4j”, “database”, “NoSQL”，hadoop]具体操作

可以使用以下MongoDB语句更新ID为1的文档中的“tags”字段：

db.collection.updateOne(
{ _id: 1 },
{ $set: { tags: ["neo4j", "database", "NoSQL", "hadoop"] } }
)

其中，"_id: 1"表示需要更新的文档的ID为1，"$set: { tags: ["neo4j", "database", "NoSQL", "hadoop"] }"表示将“tags”字段值修改为["neo4j", "database", "NoSQL", "hadoop"]。

package edu.mr; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; public class QuotesMapper extends Mapper<LongWritable,Text,NullWritable,Text>{ @Override protected void map(LongWritable key,Text value,Context context)throws IOException,InterruptedException{ //读取文件中的一行,去掉前后的空格 String line=value.toString().trim(); //通过\t 进行切分,转换成字符串数组 String[] arrLine=line.split("\\t"); if(arrLine.length < 3){ return; } //ID String id=arrLine[0]; //名人名言 String text=arrLine[1]; //作者 String author=arrLine[2]; //默认标签为 none String tags="none"; //如果标签不为空,标签进行重新赋值 if(arrLine.length>3){ tags=arrLine[3]; } //构造新的字符串 StringBuffer sb=new StringBuffer(); sb.append(id).append("\t").append(text).append("\t").append(author).append("\t").append(tags); //写入context context.write(NullWritable.get(),new Text(sb.toString())); } }

这是一个基于Hadoop的MapReduce程序的Mapper类，用于处理名人名言数据集，并将数据写入context中。其中，map()方法接收的是LongWritable、Text类型的输入，输出的是NullWritable、Text类型的键值对。在map()方法中，首先将读取到的一行数据进行切分，获取其中的ID、名人名言、作者和标签等信息，然后通过StringBuffer拼接成新的字符串，最后写入context中。值得注意的是，如果读取到的数据中标签为空，则默认将标签赋值为none。