Hadoop案例实战：WordCount、去重与数据分析

在这个Hadoop案例中，我们将探讨五个实际应用的MapReduce任务，帮助你理解分布式计算框架如何在大规模数据处理中发挥作用。首先，"wordCount"任务是经典的Hadoop入门案例，它要求统计一个文本文件（如`acticle.txt`）中每个单词的出现次数。这个任务展示了如何将输入分割成键值对，通过Map函数处理每个单词，然后由Reduce函数汇总结果。 第二个任务是"数据去重"，针对IP地址列表，目标是找出并删除重复的条目。通过Mapper和Reducer的配合，我们可以消除数据中的冗余，提高数据处理效率。例如，192.168.70.49重复出现了多次，经过MapReduce处理后，只会保留一个实例。 第三个挑战是"分组求平均值"，涉及历史成绩数据的分析，需要按班级对成绩进行分组并计算平均值。这演示了如何使用键值对的模式来组织数据，以及如何通过Reduce函数计算聚合统计信息。 第四个任务是"求最大最小值"，针对天气数据，我们关注的是每年最高温度的查找。这个案例展示了如何处理结构化数据，提取特定字段信息，并通过MapReduce找到特定条件下的最大值和最小值。 最后一个任务是关于"序列化与反序列化"，在Hadoop集群中，由于数据需要在节点之间传输，对象必须能够被转换为字节流进行序列化，以便跨节点通信。Hadoop使用Avro作为默认的序列化库，用户需要了解如何实现接口以确保数据的正确传递。例如，购物金额统计任务中，电话、地址、姓名和消费额需要被序列化，以便在MapReduce处理过程中进行通信。 这些Hadoop案例涵盖了数据清洗、聚合统计、数据挖掘等多个环节，帮助你掌握分布式计算环境下的数据处理策略和技术细节。通过实践这些案例，你将能够理解MapReduce的工作原理，以及如何有效地在Hadoop上执行复杂的数据处理任务。