hadoop mapreduce案例

时间: 2023-04-25 09:01:36 浏览: 151
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Hadoop MapReduce 是一种分布式数据处理框架,用于大数据处理。一个常见的案例是统计网络日志中每个 IP 地址的访问次数。MapReduce 程序通过读取日志文件,将其转换为键值对形式,然后对键进行分组和排序,最终得出每个 IP 地址的访问次数。
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Table of contents 1 Purpose...............................................................................................................................2 2 Prerequisites.......................................................................................................................2 3 Overview............................................................................................................................2 4 Inputs and Outputs............................................................................................................. 3 5 Example: WordCount v1.0................................................................................................ 3 5.1 Source Code...................................................................................................................3 5.2 Usage............................................................................................................................. 6 5.3 Walk-through.................................................................................................................8 6 MapReduce - User Interfaces.............................................................................................9 6.1 Payload.......................................................................................................................... 9 6.2 Job Configuration........................................................................................................ 13 6.3 Task Execution & Environment.................................................................................. 14 6.4 Job Submission and Monitoring..................................................................................22 6.5 Job Input...................................................................................................................... 25 6.6 Job Output................................................................................................................... 27 6.7 Other Useful Features..................................................................................................28 7 Example: WordCount v2.0.............................................................................................. 35 7.1 Source Code.................................................................................................................35 7.2 Sample Runs................................................................................................................41 7.3 Highlights.................................................................................................................... 43 Copyright ©
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基于hadoop的Hive数据仓库JavaAPI简单调用的实例,关于Hive的简介在此不赘述。hive提供了三种用户接口:CLI,JDBC/ODBC和 WebUI CLI,即Shell命令行 JDBC/ODBC 是 Hive 的Java,与使用传统数据库JDBC的方式类似 WebGUI是通过浏览器访问 Hive 本文主要介绍的就是第二种用户接口,直接进入正题。 1、Hive 安装: 1)hive的安装请参考网上的相关文章,测试时只在hadoop一个节点上安装hive即可。 2)测试数据data文件'\t'分隔: 1 zhangsan 2 lisi 3 wangwu 3)将测试数据data上传到linux目录下,我放置在:/home/hadoop01/data 2、在使用 JDBC 开发 Hive 程序时, 必须首先开启 Hive 的远程服务接口。使用下面命令进行开启: Java代码 收藏代码 hive --service hiveserver >/dev/null 2>/dev/null & 我们可以通过CLI、Client、Web UI等Hive提供的用户接口来和Hive通信,但这三种方式最常用的是CLI;Client 是Hive的客户端,用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候,需要指出Hive Server所在节点,并且在该节点启动 Hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 Hive。今天我们来谈谈怎么通过HiveServer来操作Hive。   Hive提供了jdbc驱动,使得我们可以用Java代码来连接Hive并进行一些类关系型数据库的sql语句查询等操作。同关系型数据库一样,我们也需要将Hive的服务打开;在Hive 0.11.0版本之前,只有HiveServer服务可用,你得在程序操作Hive之前,必须在Hive安装的服务器上打开HiveServer服务,如下: 1 [wyp@localhost/home/q/hive-0.11.0]$ bin/hive --service hiveserver -p10002 2 Starting Hive Thrift Server 上面代表你已经成功的在端口为10002(默认的端口是10000)启动了hiveserver服务。这时候,你就可以通过Java代码来连接hiveserver,代码如下:

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