Hadoop MapReduce实战:从单词计数到矩阵运算与网页排名
版权申诉
5星 · 超过95%的资源 164 浏览量
更新于2024-08-09
5
收藏 10.46MB DOC 举报
在本篇文档中,主要介绍了南华大学计算机学院软件工程1904班学生罗首峰在2021~2022学年度第一学期进行的Hadoop原理与技术MapReduce实验。实验旨在通过实际操作来熟悉Hadoop开发环境,包括掌握Hadoop开发包的使用,以及编写、调试和运行MapReduce程序。
实验的第一部分强调了四个主要目标:熟悉Hadoop开发工具,编写MapReduce程序,调试和执行程序,并完成课堂演示的任务。实验在Windows 10系统和VMware Workstation Pro虚拟机上进行,配以Hadoop环境和Java Development Kit 1.8。
实验的核心内容围绕三个具体的MapReduce应用展开:单词计数、矩阵相乘和网页排名。参与者需要分别执行以下步骤:
1. 单词计数实验:
- 启动Hadoop进程和相关端口。
- 检查任务在localhost:8088和localhost:50070的启动状态。
- 编写并打包wordcount代码到jar包。
- 将本地文件上传到HDFS,然后运行MapReduce任务。
- 查看运行结果,并通过网页监控任务进度。
2. 矩阵相乘实验:
- 编写matrix代码并打包成jar。
- 重复上传文件和运行MapReduce的过程,查看结果。
3. 网页排名实验(pagerank):
- 编写对应的pagerank代码。
- 上传文件并执行,同样检查结果并在网页上查看任务。
在实验过程中,罗首峰遇到了一些挑战,如文件上传问题、虚拟机内存限制和代码文件名对应问题。通过查阅资料,他逐渐解决了这些问题,这体现了实验过程中解决问题和自我学习的重要性。
实验总结部分提到,虽然课堂讲解详细,但实际操作时仍需面对一些细节问题,这显示了理论学习与实践经验相结合的必要性。通过这次实验,罗首峰不仅掌握了MapReduce的基本操作,还提高了问题解决和自学能力,为大数据处理的实际应用打下了基础。
2022-06-20 上传
2022-06-21 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2023-11-26 上传
FGGIT
- 粉丝: 9602
- 资源: 129
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手