hadoop简介
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题并行计算的架构分而治之，先分后和。
3.1 python版MapReduce基础实战
输入文件在你每次点击评测的时候，平台会为你创建，无需你自己创建，只需要启动HDFS，编写python代码即可。
hadoop学习：mapreduce入门案例二：统计学生成绩
这里相较于 wordcount，新的知识点在于学生实体类的编写，以及使用。2. mapper 阶段，StudentMapper 类。3. reduce 阶段，StudentReduce 类。4. 驱动类，studentDriver 类。1. Student 实体类。
华为云MapReduce、ModelArts实现大数据综合案例-在线拍卖数据分析
华为云MapReduce、ModelArts实现大数据综合案例-在线拍卖数据分析,完整版：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/380728
Python 3 使用Hadoop 3之MapReduce总结
MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。MapReduce分成两个部分：Map（映射）和Reduce（归纳）。
hadoop 学习：mapreduce 入门案例一：WordCount 统计一个文本中单词的个数
这个案例的需求很简单现在这里有一个文本wordcount.txt，内容如下现要求你使用 mapreduce 框架统计每个单词的出现个数这样一个案例虽然简单但可以让新学习大数据的同学熟悉 mapreduce 框架。
深入理解MapReduce：使用Java编写MapReduce程序【上进小菜猪】
本文介绍了MapReduce的原理和使用Java编写MapReduce程序的方法。MapReduce是一个强大的并行编程模型，可用于处理大规模数据集。如果你正在处理大数据集，那么MapReduce可能是你的首选方案。
Flink 归约聚合（reduce）
其实，reduce 的语义是针对列表进行规约操作，运算规则由 ReduceFunction 中的 reduce方法来定义，而在 ReduceFunction 内部会维护一个初始值为空的累加器，注意累加器的类型。将合并的结果看作一个数据、再跟后面的数据合并，最终会将它“简化”成唯一的一个数据，这也就是
【Hadoop】YARN多资源队列配置及使用实践
由于MapReduce默认采用Capacity Scheduler（详见），因此理论上可以存在多个队列，而默认只有一个队列（default），现有需求：额外创建两个队列分别为online和offline，将这三个队列的资源分别分配为70%、10%、20%，且允许在资源不足时借用其他队列的资源，但最多
hadoop -- Yarn资源管理
Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示。NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态；
hadoop的组件有哪些
Apache Hadoop是一个分布式计算系统，它主要由以下几个组件组成：Hadoop Distributed File System(HDFS)：这是Hadoop的分布式文件系统，负责存储大量的数据，并且能够以容错的方式进行读写。MapReduce：这是Hadoop的核心组件，它负责处理大规模的数
Centos6系统中yum源的配置
在file-other-select a wizard中创建MapReduce项目。在编辑区-run as- run configuration。在hdfs中的output子目录下查看输出文件。2022年10月10日08:49:17。
大数据处理领域的经典框架：MapReduce详解与应用【上进小菜猪大数据】
本文介绍了MapReduce的基本原理和实现方法，并给出了一个简单的WordCount示例。MapReduce是大数据处理领域的经典框架，对于处理庞大的数据集十分有效。开发者可以通过实现Map函数和Reduce函数来构建自己的数据处理应用程序，并通过MapReduce框架来实现高效的数据处理。
Hadoop面试题十道
Hadoop面试题十道
Hadoop之MapReduce概述
Hadoop之mapreduce概述，描述相关工作机制和原理
实验5 MapReduce初级编程实践（3）——对给定的表格进行信息挖掘
一、实验目的通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。二、实验平台操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04）Hadoop版本：3.1.3三、实验内容对给定的表格进行信息挖掘下面
【Hadoop】二、Hadoop MapReduce与Hadoop YARN
分布式计算概念分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。MapReduce介绍
Hadoop的shuffle过程及调优
今天这章，我们详细介绍了 Shuffle 过程，关注 Shuffle 过程的性能对整个 MR 作业的性能调优至关重要。经过这章的介绍，我们能够掌握 Shuffle 过程的关键技术点，虽然还不算深入。同时，我们介绍了常见的参数以及调优方法，希望能够在实际应用中不断的尝试、总结，写出性能最佳的任务。
Hadoop实训任务3：HDFS和MapReduce综合操作
Hadoop实训任务3：HDFS和MapReduce综合操作
大数据处理实验（三）HDFS基本操作实验
HDFS基本操作实验一、Hadoop配置环境变量列出当前目录下的文件级联创建一个文件夹，类似这样一个目录：/mybook/input上传文件至HDFS从HDFS上下载文件查看HDFS上某个文件的内容统计目录下各文件的大小（单位：字节B）删除HDFS上某个文件或者文件夹使用help命令寻求帮助。HDF
