PAXOS算法
未完待續...
案例基於hadoop 2.73,僞分佈式集羣 1,數據包導入hadoop集羣hdfs的/user/root目錄下 hdfs dfs -copyFromLocal 2008.csv /user/root 2,編寫totalmile
本筆記基於Hadoop2.7.3,Apache Flume 1.8.0。其中flume source爲netcat,flume channel爲memory,flume sink爲hdfs。 1,配置flume代理文件 配置一個
五、MapReduce第五講:平均值(Avg) 平均值的話就是通過寫MapReduce代碼來進行數據的平均值 下面我們通過案列來講解一下吧! 案列:對聯通流量數據進行分析,要求編寫MapReduce代碼對數據處理,輸出手機號、上行
六、MapReduce第六講共同好友(Common friends) 某某社交網站,有如下用戶好友關係: A:B,C,D, F,E,O B:A,C,E,K C:F,A,D,I D:A,E,F,L E:B,C,D,M,L F:A,
四:MapReduce第四講:Max(最大值) 最大值的話小編沒有什麼可以說的,我相信大家都明白,這次我就直接上案列和代碼了。 數據如下: 案列:編寫MapReduce代碼獲得每年的最高氣溫。 代碼: package demo;
十、MapReduce綜合實戰 綜合實戰:環境大數據 案列目的 1.學會分析環境數據文件; 2.學會編寫解析環境數據文件並進行統計的代碼; 3.學會進行遞歸MapReduce。 案例要求 要求實驗結束時,每位學生均已
一、MapReduce第一講WordCount(單詞計數) 在這裏小編做一下簡介:MapReduce計算框架。 MapReduce是面向大數據並行處理的計算模型、框架和平臺,它隱含了以下三層含義: 1)MapReduce是一個基於
二、MapReduce 第二講Secondary sort(二次排序) 接下來,我們先講一下二次排序的原理。 MR默認會對鍵進行排序,然而有的時候我們也有對值進行排序的需求。滿足這種需求一是可以再reduce階段排序收集過來的va
三、MapReduce第三講Counter(計數器) 在寫代碼之前我先講一下: MapReduce計數器是什麼? 計數器是用來紀錄job任務的執行進度和狀態。它的作用可以理解爲日誌,我們可以再進程中插入計數器,來紀錄數據的變化
八、MapReduce第八講TopN 本次教程主要講TreeMap方法: 在搜索引擎領域中,常常需要統計最近最熱門的K個查詢詞,這就是典型的“TopN”問題,也就是從海量查詢中統計出現頻率最高的前K個。該問題可分解成兩個MapRe
九、MapReduce第九講數據去重() 實現原理分析: map函數數將輸入的文本按照行讀取, 並將Key–每一行的內容 輸出 value–空。 reduce 會自動統計所有的key,我們讓reduce輸出key-
七、MapReduce第七講合表(Join操作) 通俗的講就是把兩個文件的內容合到一塊。話不多說,我直接上案列 一、準備兩個數據文件: data.txt: 201001 1003 abc 201002 1005 def 2010
文章目錄本文使用安裝包的版本JDK安裝SSH免密登錄配置Hadoop安裝HBase安裝配置自己的zookeeper配置phoenix 本文針對沒有JDK和Hadoop的情況下的安裝,如果已經配置好了JDK環境和Hadoop環境的可
第十章:集羣時間同步 時間同步的方式:找一個機器,作爲時間服務器,所有的機器與這臺集羣時間進行定時的同步,比如,每隔十分鐘,同步一次時間。 配置時間同步具體實操: 時間服務器配置(必須root用戶) (1)檢查ntp是否安裝