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简单的MapReduce程序(Hadoop2.2.0)下载
1努力加油1
2019-03-05 06:48:20
一个简单的MapReduce程序。Hadoop2.2.0上实测可用。
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/zythy/6735883?utm_source=bbsseo
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简单
的
MapReduce
程序
(
Hadoop
2.2.0)
一个
简单
的
MapReduce
程序
。
Hadoop
2.2.0上实测可用。
java7源码-Compile-
Hadoop
2.2.0-on-MacOS:也许是第一个(或最笨的)在MacOSMojave上编译
Hadoop
的
java7 源码 #实验报告 ###1.安装
Hadoop
####1.1.原理简述
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。
Hadoop
框架最核心的设计就是:HDFS和
MapReduce
。HDFS为海量的数据提供了存储,而
MapReduce
则为海量的数据提供了计算。 集群系统示意图 正如前几次实验中的,Linux虚拟机在我的Mac上运行实在太慢,并且考虑到Mac也是类Unix系统,所以我暂时没有使用虚拟机,项目都在Mac环境下运行。也因此,Mac上的安装都需要自己摸索。而这次
Hadoop
在Mac上的安装费尽周折,并且遇到网上没有先例的问题(由于编译版本不同)、包括
Hadoop
2.2.0源码中的许多bug。 在此将我的安装过程记录下来,或许对后人有用。 环境: MacOS-10.14, java-1.7.0_80, cmake3.13.0-rc3 with clang-1000.10.44.4, Maven 3.6.0, protocbuf 2.5.0. 参考: , ,
Java大数据培训学校全套教程-50)
Hadoop
与
MapReduce
最入门
java大数据培训学校全套教材系列课程由750集视频构成,基本就 是1)时下流行的java培训学校主流内部教材,2)和市面上培训学校的通 行的课程体系几乎一样。所以这套课程都能自己学下来,等于上了培训学 校一次,完全可以找个java工程师的工作了。 通过学习
Hadoop
的安装与配置,hdfs常用命令,WordCount
程序
详解,Shuffle过程详解,WordCount
程序
结果分析,
Hadoop
,HDFS,
MapReduce
,NameNode和DataNode,yarn,ResourceManager,NodeManager的概念等让大家对
Hadoop
和
MapReduce
编程打下好的基础。课程特色:专业细致,偏案例,理论强。课程软件使用:必须
下载
2018最新eclipse 4.7 oxygen版本重要声明:1) 如果感觉噪音大,可以选择不用耳机,加音箱或用电脑原声 2) 既然我们的名字叫最最最入门,这个讲义的特点就在于成本最低的, 让你最快速的,最容易的入门。大数据的最大的难点在于入门入不了,从而最终放弃。俗话说师傅领进门,修行在个人。只要入了门了,后面的事都好办。当然,既 然侧重点在于如何入门,内容选的就不是很多。那些已经入门的,或者想学到精通级别的同学,请千万不要选我这套课程,选课前,务必注意本章的学习目标和内容。想学更多,注意后边的课程。
hadoop
-eclipse-plugin-2.2.0.jar
在eclipse中集成
hadoop
2控件,能够方便编写
mapreduce
等
程序
。在
hadoop
-2.3.0上运行成功
Mahout
Hadoop
UseCase:电影推荐(1.
下载
并预处理数据集;2. 将数据放入
hadoop
HDFS;3. 在
Hadoop
上使用
MapReduce
运行 Mahout 协作过滤 4. 获取推荐的前 k 部电影列表)
###Mahout
Hadoop
用例 本计划的目的: (问题已于 14 年 2 月 25 日解决),我想找出一种在
Hadoop
2.2.0 上使用 Mahout 0.8 协同过滤库运行用例的替代方法 在 Eclipse 和 Yarn 上运行
hadoop
程序
步骤: sbin/start_classicCF.sh 该脚本用于
下载
数据集, 启动并将数据放入
hadoop
HDFS, 构建此项目的可运行 Jar 在~/.bash_profile设置Mahout
Hadoop
UseCase_HOME和
HADOOP
_HOME 将此Maven
程序
导入eclipse 在eclipse中打开feiyu.com.cfex文件夹下的RecommenderJob.java文件,输入如下参数,之后点击Run As -> Run on
Hadoop
--input src/main/resou
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