Hadoop MapReduce教程

hadoop命令及使用方法Hadoop是一个分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。

下面是一些常用的Hadoop命令及其使用方法：1. hdfs命令：- hdfs dfs -ls <路径>：列出指定路径下的文件和目录。

- hdfs dfs -mkdir <路径>：创建一个新的目录。

- hdfs dfs -copyFromLocal <本地路径> <HDFS路径>：将本地文件复制到HDFS 上。

- hdfs dfs -copyToLocal <HDFS路径> <本地路径>：将HDFS上的文件复制到本地。

- hdfs dfs -cat <文件路径>：显示HDFS上的文件内容。

2. mapred命令：- mapred job -list：列出当前正在运行的MapReduce作业。

- mapred job -kill <job_id>：终止指定的MapReduce作业。

3. yarn命令：- yarn application -list：列出当前正在运行的应用程序。

- yarn application -kill <application_id>：终止指定的应用程序。

4. hadoop fs命令（与hdfs dfs命令功能相似）：- hadoop fs -ls <路径>：列出指定路径下的文件和目录。

- hadoop fs -cat <文件路径>：显示HDFS上的文件内容。

- hadoop fs -mkdir <路径>：创建一个新的目录。

- hadoop fs -put <本地文件路径> <HDFS路径>：将本地文件复制到HDFS上。

- hadoop fs -get <HDFS路径> <本地文件路径>：将HDFS上的文件复制到本地。

Mapreduce实例——去重"数据去重"主要是为了掌握和利⽤并⾏化思想来对数据进⾏有意义的筛选。

统计⼤数据集上的数据种类个数、从⽹站⽇志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。

MaprReduce去重流程如下图所⽰：数据去重的最终⽬标是让原始数据中出现次数超过⼀次的数据在输出⽂件中只出现⼀次。

在MapReduce流程中，map的输出<key,value>经过shuffle过程聚集成<key,value-list>后交给reduce。

我们⾃然⽽然会想到将同⼀个数据的所有记录都交给⼀台reduce机器，⽆论这个数据出现多少次，只要在最终结果中输出⼀次就可以了。

具体就是reduce的输⼊应该以数据作为key，⽽对value-list则没有要求（可以设置为空）。

当reduce接收到⼀个<key,value-list>时就直接将输⼊的key复制到输出的key中，并将value设置成空值，然后输出<key,value>。

实验环境Linux Ubuntu 14.04jdk-7u75-linux-x64hadoop-2.6.0-cdh5.4.5hadoop-2.6.0-eclipse-cdh5.4.5.jareclipse-java-juno-SR2-linux-gtk-x86_64实验内容现有⼀个某电商⽹站的数据⽂件，名为buyer_favorite1，记录了⽤户收藏的商品以及收藏的⽇期，⽂件buyer_favorite1中包含（⽤户id，商品id，收藏⽇期）三个字段，数据内容以"\t"分割，由于数据很⼤，所以为了⽅便统计我们只截取它的⼀部分数据，内容如下：1. ⽤户id 商品id 收藏⽇期2. 10181 1000481 2010-04-04 16:54:313. 20001 1001597 2010-04-07 15:07:524. 20001 1001560 2010-04-07 15:08:275. 20042 1001368 2010-04-08 08:20:306. 20067 1002061 2010-04-08 16:45:337. 20056 1003289 2010-04-12 10:50:558. 20056 1003290 2010-04-12 11:57:359. 20056 1003292 2010-04-12 12:05:2910. 20054 1002420 2010-04-14 15:24:1211. 20055 1001679 2010-04-14 19:46:0412. 20054 1010675 2010-04-14 15:23:5313. 20054 1002429 2010-04-14 17:52:4514. 20076 1002427 2010-04-14 19:35:3915. 20054 1003326 2010-04-20 12:54:4416. 20056 1002420 2010-04-15 11:24:4917. 20064 1002422 2010-04-15 11:35:5418. 20056 1003066 2010-04-15 11:43:0119. 20056 1003055 2010-04-15 11:43:0620. 20056 1010183 2010-04-15 11:45:2421. 20056 1002422 2010-04-15 11:45:4922. 20056 1003100 2010-04-15 11:45:5423. 20056 1003094 2010-04-15 11:45:5724. 20056 1003064 2010-04-15 11:46:0425. 20056 1010178 2010-04-15 16:15:2026. 20076 1003101 2010-04-15 16:37:2727. 20076 1003103 2010-04-15 16:37:0528. 20076 1003100 2010-04-15 16:37:1829. 20076 1003066 2010-04-15 16:37:3130. 20054 1003103 2010-04-15 16:40:1431. 20054 1003100 2010-04-15 16:40:16要求⽤Java编写MapReduce程序，根据商品id进⾏去重，统计⽤户收藏商品中都有哪些商品被收藏。

阐述mapreduce的map函数输入输出格式MapReduce 是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。

在 MapReduce 中，数据集被分成小块，然后由多个 map 任务并行处理。

这些 map 任务的输出再经过 shuffle 和 sort，然后由 reduce 任务处理。

MapReduce 的 Map 函数的输入和输出格式如下：
1. 输入格式：
Map 函数的输入通常是一个键值对（key-value）的集合。

键和值可以是任何数据类型，但最常见的是字符串。

例如，一个简单的 MapReduce 任务可能处理文本文件，其中每行都是一个值，整行的内容作为键。

2. 输出格式：
Map 函数的输出也是键值对（key-value）的集合。

这些键值对会被排序和分区，然后传递给 Reduce 函数。

Map 函数输出的键值对的键会被用作Reduce 函数的输入键。

例如，考虑一个简单的单词计数任务。

Map 函数的输入可能是一个句子（作为键）和文本文件中的行（作为值）。

Map 函数的输出可能是每个单词（作为键）和该单词的出现次数（作为值）。

在 MapReduce 的执行过程中，Map 函数的输出会经过 shuffle 和 sort 阶段，以便相同的键值对能够被聚集在一起并传递给相应的 Reduce 任务。

mapreduce的map阶段和reduce阶段MapReduce是一个用于大数据处理的计算模型和编程框架，最初由Google公司开发并推出。

MapReduce的基本思想是利用并行计算和分布式存储的特点，将大规模的数据集分成若干个小部分，通过Map 函数将这些小部分独立地处理成一系列键值对，并通过Reduce函数合并这些键值对，形成最终的结果。

在MapReduce中，每个Map任务和Reduce任务都是独立的计算单元，可以在分布式计算集群中并行地执行，从而以极高的性能和可伸缩性处理海量数据。

MapReduce的Map阶段和Reduce阶段是这个计算模型的核心，下面分别进行详细的解释。

1. Map阶段在MapReduce中，Map阶段的主要作用是将原始数据抽象为一系列键值对，并输出到Reduce阶段进行处理。

在具体的实现中，Map函数会将输入的数据映射到一组中间结果中，并将这些结果输出到Reduce函数中处理。

Map函数的输入和输出都是键值对形式的数据，其中输入通常是一条记录，输出通常是若干个键值对。

Map函数的实现通常是通过编写一个Map任务，并将这个任务分发到MapReduce框架的计算节点中执行。

在Map任务中，会对每条输入数据进行处理，将它分解成若干个键值对，并输出到Reduce函数进行处理。

在具体的实现中，Map任务的输入可以来源于分布式文件系统中的一个或多个数据块，输出可以保存到分布式文件系统中的一个或多个文件中。

2. Reduce阶段在MapReduce中，Reduce阶段的主要作用是将Map阶段输出的中间结果进行合并，并输出最终的计算结果。

在具体的实现中，Reduce 函数会接收Map阶段输出的一组键值对，并将它们分组处理成一组新的键值对，形成最终的输出结果。

Reduce函数的实现通常是通过编写一个Reduce任务，并将这个任务分发到MapReduce框架的计算节点中执行。

在Reduce任务中，会对所有输入数据进行汇总和合并处理，并输出最终的结果。

《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第一部分）一、教学目标1. 理解Hadoop的基本概念和架构2. 掌握Hadoop的安装和配置3. 掌握Hadoop的核心组件及其作用4. 能够搭建简单的Hadoop集群并进行基本的操作二、教学内容1. Hadoop简介1.1 Hadoop的定义1.2 Hadoop的发展历程1.3 Hadoop的应用场景2. Hadoop架构2.1 Hadoop的组成部分2.2 Hadoop的分布式文件系统HDFS2.3 Hadoop的计算框架MapReduce3. Hadoop的安装和配置3.1 Hadoop的版本选择3.2 Hadoop的安装步骤3.3 Hadoop的配置文件解读4. Hadoop的核心组件4.1 NameNode和DataNode4.2 JobTracker和TaskTracker4.3 HDFS和MapReduce的运行原理三、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop的基本概念、架构和组件2. 实践法：引导学生动手实践，安装和配置Hadoop，了解其运行原理3. 讨论法：鼓励学生提问、发表观点，共同探讨Hadoop的应用场景和优缺点四、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop的安装和配置，了解其运行原理2. 学生准备：具备一定的Linux操作基础，了解Java编程五、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成Hadoop的安装和配置3. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写简单的MapReduce程序4. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作和课后作业，综合评价学生的学习效果《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第二部分）六、教学目标1. 掌握Hadoop生态系统中的常用组件2. 理解Hadoop数据存储和处理的高级特性3. 学会使用Hadoop进行大数据处理和分析4. 能够运用Hadoop解决实际的大数据问题七、教学内容1. Hadoop生态系统组件7.1 YARN的概念和架构7.2 HBase的概念和架构7.3 Hive的概念和架构7.4 Sqoop的概念和架构7.5 Flink的概念和架构（可选）2. Hadoop高级特性8.1 HDFS的高可用性8.2 HDFS的存储策略8.3 MapReduce的高级特性8.4 YARN的资源管理3. 大数据处理和分析9.1 Hadoop在数据处理中的应用案例9.2 Hadoop在数据分析中的应用案例9.3 Hadoop在机器学习中的应用案例4. Hadoop解决实际问题10.1 Hadoop在日志分析中的应用10.2 Hadoop在网络爬虫中的应用10.3 Hadoop在图像处理中的应用八、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop生态系统组件的原理和应用2. 实践法：引导学生动手实践，使用Hadoop进行数据处理和分析3. 案例教学法：分析实际应用案例，让学生了解Hadoop在不同领域的应用九、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop生态系统组件的原理和应用，具备实际操作经验2. 学生准备：掌握Hadoop的基本操作，了解Hadoop的核心组件十、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成数据处理和分析任务3. 案例分析：学生分析实际应用案例的能力，如能够理解Hadoop在不同领域的应用4. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写复杂的MapReduce程序或使用Hadoop生态系统组件进行数据处理5. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作、案例分析和课后作业，综合评价学生的学习效果重点和难点解析一、Hadoop的基本概念和架构二、Hadoop的安装和配置三、Hadoop的核心组件四、Hadoop生态系统组件五、Hadoop数据存储和处理的高级特性六、大数据处理和分析七、Hadoop解决实际问题本教案涵盖了Hadoop的基本概念、安装配置、核心组件、生态系统组件、数据存储和处理的高级特性，以及大数据处理和分析的实际应用。

前端大数据实践利用Hadoop与Spark进行数据处理与分析的教程大数据在现代信息技术中扮演着至关重要的角色，而前端开发人员可以通过利用Hadoop和Spark来进行数据处理和分析，从而更好地满足不断增长的信息需求。

本教程将指导你如何使用Hadoop和Spark进行前端大数据实践。

一、概述随着互联网的迅猛发展，前端应用程序收集到的数据量不断增加。

为了更好地处理和分析这些海量数据，使用Hadoop和Spark是一个明智的选择。

Hadoop是一个优秀的开源框架，可以分布式存储和处理大规模数据集。

而Spark则提供了快速的数据处理和分析能力，能够高效地处理前端收集到的海量数据。

二、环境搭建与配置在开始使用Hadoop和Spark之前，我们需要先搭建和配置相应的环境。

首先，确保你的机器上已经安装了Java开发环境。

然后，下载并安装Hadoop和Spark的最新版本。

根据官方文档配置相关参数，确保Hadoop和Spark可以正常运行。

接下来，创建一个适当的文件夹结构，以便存储和管理你的数据。

三、数据准备在进行数据处理和分析之前，需要准备好相应的数据集。

可以使用Web日志、用户行为数据等前端收集到的数据作为样本。

确保数据集包含足够的样本量和多样性，以便进行准确和有意义的分析。

四、数据预处理在将数据加载到Hadoop和Spark中进行处理和分析之前，需要进行数据预处理。

这一步骤包括数据清洗、去除重复项、处理异常值等。

可以使用Hadoop的MapReduce来实现数据预处理的任务。

五、数据处理与分析一旦数据完成预处理，就可以使用Hadoop和Spark进行数据处理和分析了。

Hadoop的分布式文件系统（HDFS）可以存储海量数据，而Hadoop的MapReduce框架可以进行数据处理和计算。

利用Spark的强大功能，我们可以进行更复杂的数据处理和分析任务，如数据聚合、数据挖掘、机器学习等。

可以编写相应的MapReduce程序或Spark应用程序，使用它们来处理和分析前端收集到的大数据。

hadoop⽤法之mapreduce的应⽤场景本节和⼤家⼀起学习⼀下Hadoop，通过它的实际应⽤来向⼤家展⽰它的功能，从⽽使读者更容易了解，希望通过本节的介绍⼤家对Hadoop 有初步的了解。

Hadoop最佳实践1.简介Hadoop是Apache⾃由软件基⾦会资助的顶级项⽬，致⼒于提供基于map-reduce计算模型的⾼效、可靠、⾼扩展性分布式计算平台。

2.Map-Reduce应⽤场景作为⼀种受限的分布式计算模型，Map-Reduce计算模型有其擅长的领域，也有其不擅长的⽅⾯：条款1：map-reduce计算模型适⽤于批处理任务，即在可接受的时间内对整个数据集计算某个特定的查询的结果，该计算模型不适合需要实时反映数据变化状态的计算环境。

条款2：map-reduce计算模型是以“⾏”为处理单位的，⽆法回溯已处理过的“⾏”，故每⾏⽇志都必须是⼀个独⽴的语义单元，⾏与⾏之间不能有语义上的关联。

条款3：相对于传统的关系型数据库管理系统，Map-Reduce计算模型更适合于处理半结构化或⽆结构话的数据。

因为Map-Reduce计算模型是在处理的时候对数据进⾏解释的，这就意味着输⼊的Key和Value可以不是数据本⾝固有的属性，Key、Value 的选择完全取决于分析数据的⼈。

条款4：Map-Reduce是⼀个线性可扩展模型，服务器越多，处理时间越短。

以下是同⼀个任务在不同机器数下获得的测试结果：3.任务调度优化⾸先对⼀些术语进⾏⼀下说明。

Job是⼀组客服端想要完成的⼯作，包括输⼊数据，map-reduce程序以及配置信息，Hadoop通过将Job划分为⼀些task来执⾏，task⼜分为maptask和reducetask。

如何调度Hadoop任务才能充分发挥集群中所有服务器的能⼒呢？条款5：每个Job的输⼊⽂件不宜过⼤，也不宜过⼩。

⽂件过⼤会造成reduce任务分布不均匀，导致reducetime的不可预知性，⽽⼤量的⼩⽂件则会严重影响Hadoop的性能。

hadoop的基本操作命令Hadoop是目前最流行的分布式计算框架之一，其强大的数据处理能力和可扩展性使其成为企业级应用的首选。

在使用Hadoop时，熟悉一些基本操作命令是必不可少的。

以下是Hadoop的基本操作命令：1. 文件系统命令Hadoop的文件系统命令与Linux系统类似，可以用于管理Hadoop的文件系统。

以下是一些常用的文件系统命令：- hdfs dfs -ls：列出文件系统中的文件和目录。

- hdfs dfs -mkdir：创建一个新目录。

- hdfs dfs -put：将本地文件上传到Hadoop文件系统中。

- hdfs dfs -get：将Hadoop文件系统中的文件下载到本地。

- hdfs dfs -rm：删除文件系统中的文件或目录。

- hdfs dfs -du：显示文件或目录的大小。

- hdfs dfs -chmod：更改文件或目录的权限。

2. MapReduce命令MapReduce是Hadoop的核心计算框架，用于处理大规模数据集。

以下是一些常用的MapReduce命令：- hadoop jar：运行MapReduce作业。

- hadoop job -list：列出所有正在运行的作业。

- hadoop job -kill：终止正在运行的作业。

- hadoop fs -copyFromLocal：将本地文件复制到Hadoop文件系统中。

- hadoop fs -copyToLocal：将Hadoop文件系统中的文件复制到本地。

- hadoop fs -rmr：删除指定目录及其所有子目录和文件。

3. YARN命令YARN是Hadoop的资源管理器，用于管理Hadoop集群中的资源。

以下是一些常用的YARN命令：- yarn node -list：列出所有节点的状态。

- yarn application -list：列出所有正在运行的应用程序。

- yarn application -kill：终止正在运行的应用程序。

133 这种方式，ResourceManager 不需要杀死ApplicationMaster 和重新运行应用程序，应用程序可以通过ResourceManager 简单地重新同步到出现故障前的状态。

ResourceManager 恢复其运行状态时利用了所有NodeManager 向其发送的Container 的状态信息。

当ResourceManager 重启后进行同步时，NodeManager 不会杀死Container ，它会继续管理Container ，重新向ResourceManager 注册并发送Container 的状态信息。

ResourceManager 通过Container 的信息重建Container 实例和相关的应用程序的调度状态。

与此同时，ApplicationMaster 需要重新发送未完成的资源请求给ResourceManager ，因为ResourceManager 在重启时可能会丢失这些未完成的请求。

ResourceManager 的重启功能默认是关闭的，可以通过在yarn-site.xml 中设置yarn.resourcemanager.recovery.enabled 属性为true 来打开该功能。

开启重启功能后必须指定用于状态存储的类，默认为org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.FileSystemResource Manag--erStateStore （基于HDFS 的实现），可以通过设置yarn.resourcemanager.store.class 属性改变其为基于ZooKeeper 的实现。

5.6.5 日志文件Hadoop MapReduce 日志分为两部分，一部分是服务日志，一部分是作业日志。

YARN 系统的服务日志包括ResourceManager 日志和各个NodeManager 日志，它们的日志位置如下。

Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｄｕ ｅ ｔ Ｏ ｔ ｈ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｄ ｅ ｐ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｃ ｙ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ａ ｌ ｔ ａ ｓ ｋ ｅ ｘ ｅ ｃ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｉ ｎ Ｍａ ｐ Ｒｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ，
ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｔ ａ ｓ ｋ ｓ ａ ｌ ｗａ ｙ ｓ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｍａ ｓ ｓ ｉ ｖ ｅ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｃ ｃ ｅ ｓ ｓ ｄ ｅ ｌ ａ ｙ ａ ｎ ｄ ｕ ｎ ｎ ｅ ｃ ｅ ｓ ｓ ａ ｒ ｙ ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｅ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｄ ｅ ｇ ｒ ａ ｄ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ．Ｔｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ，ｗｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ａ ｐ ｒ ｅ — ｆ ｅ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｐ ｒ ｅ － ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ ｌ ｉ ｎ ｇ．Ｔｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｈ ｉ ｄ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｃ ｃ ｅ ｓ ｓ ｄ ｅ ｌ ａ ｙ ｂ ｙ ｐ ｒ ｅ — ｆ ｅ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ，ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｓ ｔ ｈ ｅ
（ １ ．Ｓ ｈ ｅ ｎ ｚ ｈ ｅ ｎ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ａｄ ｖ ａ ｎ ｃ ｅ ｄ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｃｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ａｃ ａ ｄ ｅ ｍｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ，Ｓ ｈ ｅ ｎ ｚ ｈ ｅ ｎ ５ １ ８ ０ ５ ５ ，Ｃ ｈｉ ｎ ａ

mapreduce基础编程MapReduce是一种分布式计算模型，主要用于处理大规模数据集。

在大数据时代，MapReduce已经成为了大数据处理的重要工具之一。

本文将介绍MapReduce的基础编程，包括程序结构、Mapper、Reducer、Partitioner等概念。

1. MapReduce程序结构MapReduce程序由两个部分组成：Map函数和Reduce函数。

Map 函数将输入数据划分为若干个子集，每个子集进行单独处理并输出一个键值对；Reduce函数将Map函数输出的键值对进行合并，得到最终的结果。

2. MapperMapper是MapReduce程序中的一个重要组成部分。

Mapper将输入数据分块，每个分块生成一组键值对。

Mapper的主要任务是将输入数据处理为键值对，并将这些键值对传递给Reducer。

3. ReducerReducer是MapReduce程序中的另一个重要组成部分。

Reducer 将Mapper输出的键值对进行合并，得到最终的结果。

Reducer的主要任务是对Mapper输出的键值对进行合并和聚合操作。

4. PartitionerPartitioner是MapReduce程序中的另一个重要组成部分。

Partitioner将Reducer的输入键值对进行分组，将相同的键值对分配到同一个Reducer中。

Partitioner的主要任务是保证相同的键值对进入同一个Reducer中进行合并操作，从而保证MapReduce程序的正确性。

总之，MapReduce是一种分布式计算模型，主要用于处理大规模数据集。

MapReduce程序由Map函数和Reduce函数组成，Mapper将输入数据分块，每个分块生成一组键值对，Reducer将Mapper输出的键值对进行合并，得到最终的结果。

Partitioner将Reducer的输入键值对进行分组，保证相同的键值对进入同一个Reducer中进行合并操作。

MapReduce中的map.java.opts参数用于设置Java虚拟机（JVM）的启动选项，以优化Map任务的性能。

计算方法如下：
1. 确定需要设置的JVM选项。

例如，如果需要设置堆内存大小和初始堆内存大小，可以使用以下选项：-Xmx（最大堆内存大小）和-Xms（初始堆内存大小）。

2. 根据实际需求为每个选项分配合适的值。

例如，如果希望堆内存大小为4GB，初始堆内存大小为2GB，可以使用以下选项：-Xmx4g -Xms2g。

3. 将选项拼接在一起，用空格分隔。

例如，上述选项可以拼接为：-Xmx4g -Xms2g。

4. 将拼接好的选项作为map.java.opts的值。

在MapReduce作业提交时，可以通过以下方式设置该参数：
```
hadoop jar your_mapreduce_job.jar YourMainClass -D mapreduce.map.java.opts="-Xmx4g -Xms2g" input_path output_path
```
其中，your_mapreduce_job.jar是你的MapReduce作业的JAR文件，YourMainClass是包含main方法的主类，input_path是输入数据的路径，output_path是输出结果的路径。

MapReduce 编程实例：单词计数本节介绍如何编写基本的M 叩Reduce 程序实现数据分析。

本节代码是基于Hadoop2.7.3开发的。

任务准备单词计数(WordCount)的任务是对一组输入文档中的单词进行分别计数。

假设文件的量 比较大，每个文档又包含大量的单词，则无法使用传统的线性程序进行处理，而这类问题正 是MapReduce 可以发挥优势的地方。

在前面《M 叩Reduce 实例分析：单词计嬲 教程中已经介绍了用M 叩Reduce 实现单词 计数的基本思路和具体执行过程。

下面将介绍如何编写具体实现代码及如何运行程序。

首先，在本地创建3个文件：file00l 、file002和file003，文件具体内容如表1所示。

再使用HDFS 命令创建一个input 文件目录。

hadoop fs -mkdir input表1单词计 入文件 数输然后，把file001、file002和file003上传到HDFS中的input目录下。

hadoop fs -put file001 inputhadoop fs -put file002 inputhadoop fs -put file003 input编写MapReduce程序的第一个任务就是编写Map程序。

在单词计数任务中，Map需要完成的任务就是把输入的文本数据按单词进行拆分，然后以特定的键值对的形式进行输出。

编写Map程序Hadoop MapReduce框架已经在类Mapper中实现了Map任务的基本功能。

为了实现Map 任务，开发者只需要继承类M叩per，并实现该类的Map函数。

为实现单词计数的Map任务，首先为类M叩per设定好输入类型和输出类型。

这里，Map函数的输入是＜key,value＞形式，其中，key是输入文件中一行的行号，value是该行号对应的一行内容。

所以，M叩函数的输入类型为＜LongWritable,Text＞。

M叩函数的功能为完成文本分割工作，Map函数的输出也是＜key，value＞形式，其中，key是单词，value为该单词出现的次数。

MapReduce编程：最⼤值、最⼩值、平均值、计数、中位数、标准差MapReduce编程最基础的范例应该就是Wordcount了，然后⼤部分就是要做⼀遍最⼤值最⼩值的计算。

课上⽼师⽤的课本是《MapReduce编程与设计模式》，⾥⾯第⼀章就介绍了Wordcount ，接下来就是最⼤值最⼩值平均值标准差，其数据来源于Stack Overflow⽹站上的评论内容，包括评论时间、评论⽤户ID，评论⽂本。

并且是以.xml⽂件形式做输⼊⽂件。

因此读⼊到mapper时需要先将xml转化为map的键值对形式。

transformXmlToMap(value.toString());以下是输⼊⽂件的形式，随便造的⼏组数据，只改动了评论时间与⽤户ID，评论⽂本内容是直接粘的。

<row Id="1" PostId="35314" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2018-09-06T08:07:10.730" UserId="1" /> <row Id="1" PostId="35315" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2007-09-06T08:05:33.730" UserId="1" /> <row Id="1" PostId="35316" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2008-09-06T08:07:10.730" UserId="1" /> <row Id="1" PostId="35317" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2008-08-06T08:07:26.730" UserId="1" /> <row Id="2" PostId="35318" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2008-05-06T08:11:10.730" UserId="1" /> <row Id="2" PostId="35319" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2008-09-06T08:12:10.730" UserId="1" /> <row Id="2" PostId="35320" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2008-06-06T08:03:10.730" UserId="1" /> <row Id="2" PostId="35321" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2008-09-06T08:07:10.880" UserId="1" /> <row Id="2" PostId="35322" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2016-09-06T08:07:39.730" UserId="1" /> <row Id="2" PostId="35323" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2008-03-06T08:07:10.730" UserId="1" /> <row Id="3" PostId="35324" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2007-09-06T08:00:22.730" UserId="1" />这在课本上是没有看到这个函数的内部实现的，但是仍是⼀个基本的⼯具类，可以⾃⼰实现，⽬的就是将⽂本抠出来转换成map形式存储。

一、Hadoop简介1. 教学目标(1) 了解Hadoop的定义和发展历程(2) 掌握Hadoop的核心组件及其作用(3) 理解Hadoop在大数据领域的应用场景2. 教学内容(1) Hadoop的定义和发展历程(2) Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN(3) Hadoop的应用场景3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 引入话题：大数据与Hadoop(2) 讲解Hadoop的定义和发展历程(3) 介绍Hadoop的核心组件及其作用(4) 分析Hadoop的应用场景(5) 总结本节课的重点内容二、HDFS操作1. 教学目标(1) 掌握HDFS的基本概念和架构(2) 学会使用HDFS客户端进行文件操作(3) 了解HDFS的配置和优化方法2. 教学内容(1) HDFS的基本概念和架构(2) HDFS客户端的使用方法(3) HDFS的配置和优化方法3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解HDFS的基本概念和架构(2) 演示HDFS客户端的使用方法(3) 介绍HDFS的配置和优化方法(4) 进行实操练习(5) 总结本节课的重点内容三、MapReduce编程模型1. 教学目标(1) 理解MapReduce的编程模型和原理(2) 掌握MapReduce的基本操作和编程步骤(3) 了解MapReduce的优缺点和适用场景2. 教学内容(1) MapReduce的编程模型和原理(2) MapReduce的基本操作和编程步骤(3) MapReduce的优缺点和适用场景3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解MapReduce的编程模型和原理(2) 介绍MapReduce的基本操作和编程步骤(3) 分析MapReduce的优缺点和适用场景(4) 进行案例实操(5) 总结本节课的重点内容四、YARN架构与资源管理1. 教学目标(1) 理解YARN的架构和功能(2) 掌握YARN的资源管理和调度机制(3) 了解YARN的应用场景和优势2. 教学内容(1) YARN的架构和功能(2) YARN的资源管理和调度机制(3) YARN的应用场景和优势3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解YARN的架构和功能(2) 介绍YARN的资源管理和调度机制(3) 分析YARN的应用场景和优势(4) 进行案例实操(5) 总结本节课的重点内容五、Hadoop生态系统简介1. 教学目标(1) 了解Hadoop生态系统的概念和组成(2) 掌握Hadoop生态系统中常用组件的功能和应用场景(3) 理解Hadoop生态系统的发展趋势2. 教学内容(1) Hadoop生态系统的概念和组成(2) Hadoop生态系统中常用组件：Hive、HBase、Pig、Sqoop、Flume(3) Hadoop生态系统的发展趋势3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Hadoop生态系统的概念和组成(2) 介绍Hadoop生态系统中常用组件的功能和应用场景(3) 分析Hadoop生态系统的发展趋势(六、Hive大数据处理平台1. 教学目标(1) 理解Hive的概念和架构(2) 掌握Hive的基本操作和数据处理能力(3) 了解Hive的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Hive的概念和架构(2) Hive的基本操作：表的创建、数据的导入和导出(3) Hive的数据处理能力：查询、统计、分析(4) Hive的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Hive的概念和架构(2) 演示Hive的基本操作(3) 介绍Hive的数据处理能力(4) 分析Hive的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容七、HBase分布式数据库1. 教学目标(1) 理解HBase的概念和架构(2) 掌握HBase的基本操作和数据管理能力(3) 了解HBase的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) HBase的概念和架构(2) HBase的基本操作：表的创建、数据的增删改查(3) HBase的数据管理能力：数据一致性、并发控制、灾难恢复(4) HBase的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解HBase的概念和架构(2) 演示HBase的基本操作(3) 介绍HBase的数据管理能力(4) 分析HBase的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容八、Pig大数据脚本语言1. 教学目标(1) 理解Pig的概念和架构(2) 掌握Pig的基本操作和数据处理能力(3) 了解Pig的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Pig的概念和架构(2) Pig的基本操作：LOAD、STORE、FILTER(3) Pig的数据处理能力：数据转换、数据清洗、数据分析(4) Pig的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Pig的概念和架构(2) 演示Pig的基本操作(3) 介绍Pig的数据处理能力(4) 分析Pig的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容九、Sqoop数据迁移工具1. 教学目标(1) 理解Sqoop的概念和架构(2) 掌握Sqoop的基本操作和数据迁移能力(3) 了解Sqoop的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Sqoop的概念和架构(2) Sqoop的基本操作：导入、导出数据(3) Sqoop的数据迁移能力：关系数据库与Hadoop之间的数据迁移(4) Sqoop的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Sqoop的概念和架构(2) 演示Sqoop的基本操作(3) 介绍Sqoop的数据迁移能力(4) 分析Sqoop的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容十、Flume数据采集系统1. 教学目标(1) 理解Flume的概念和架构(2) 掌握Flume的基本操作和数据采集能力(3) 了解Flume的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Flume的概念和架构(2) Flume的基本操作：配置文件编写、组件部署(3) Flume的数据采集能力：日志数据十一、日志数据处理实战1. 教学目标(1) 理解日志数据处理的重要性(2) 掌握使用Hadoop生态系统工具处理日志数据的方法(3) 能够设计日志数据处理流程2. 教学内容(1) 日志数据的特点和处理需求(2) 使用Hadoop生态系统中的工具（如LogParser, Flume, Hive, Pig）处理日志数据(3) 案例分析：构建一个简单的日志数据分析流程3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 案例分析(4) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解日志数据的特点和处理需求(2) 演示如何使用Hadoop生态系统工具处理日志数据(3) 通过案例分析，让学生设计一个简单的日志数据分析流程(4) 学生实操练习，应用所学知识处理实际日志数据(5) 总结本节课的重点内容，强调日志数据处理的最佳实践十二、大数据可视化分析1. 教学目标(1) 理解大数据可视化的重要性(2) 掌握使用可视化工具进行大数据分析的方法(3) 能够设计有效的大数据可视化方案2. 教学内容(1) 大数据可视化的概念和作用(2) 常用的大数据可视化工具：Tableau, QlikView, D3.js等(3) 如何选择合适的可视化工具和设计原则3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 案例分析(4) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据可视化的概念和作用(2) 演示常用的大数据可视化工具的使用方法(3) 分析如何选择合适的可视化工具和设计原则(4) 通过案例分析，让学生设计一个大数据可视化方案(5) 学生实操练习，应用所学知识创建可视化分析(6) 总结本节课的重点内容，强调大数据可视化的最佳实践十三、大数据安全与隐私保护1. 教学目标(1) 理解大数据安全的重要性(2) 掌握大数据安全和隐私保护的基本概念(3) 了解大数据安全与隐私保护的技术和策略2. 教学内容(1) 大数据安全与隐私保护的基本概念(2) 大数据安全威胁和风险分析(3) 大数据安全和隐私保护技术和策略：加密、访问控制、匿名化等3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据安全与隐私保护的基本概念(2) 分析大数据安全威胁和风险(3) 介绍大数据安全和隐私保护技术和策略(4) 通过案例分析，让学生了解如何实施大数据安全与隐私保护(5) 总结本节课的重点内容，强调大数据安全和隐私保护的最佳实践十四、大数据应用案例分析1. 教学目标(1) 理解大数据在不同行业的应用(2) 掌握大数据解决方案的设计思路(3) 能够分析大数据应用案例，提取经验教训2. 教学内容(1) 大数据在各行业的应用案例：金融、医疗、零售、物流等(2) 大数据解决方案的设计思路和步骤(3) 分析大数据应用案例，提取经验教训3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据在各行业的应用案例(2) 分析大数据解决方案的设计思路和步骤(3) 通过案例分析，让学生提取大数据应用的经验教训(4) 学生实操练习，分析特定行业的大数据应用案例(5) 总结本节课的重点内容，强调大数据应用的最佳实践十五、大数据的未来趋势与职业规划1. 教学目标(1) 理解大数据发展的未来趋势(2) 掌握大数据行业职业规划的方向(3) 能够根据个人兴趣和能力规划大数据相关职业发展路径2. 教学内容(1) 大数据发展的未来趋势：技术、应用、产业等(2) 大数据行业职业规划的方向重点和难点解析本文主要介绍了Hadoop大数据开发基础教案，包括Hadoop基础操作、HDFS 操作、MapReduce编程模型、YARN架构与资源管理、Hadoop生态系统简介、Hive大数据处理平台、HBase分布式数据库、Pig大数据脚本语言、Sqoop数据迁移工具、Flume数据采集系统、日志数据处理实战、大数据可视化分析、大数据安全与隐私保护、大数据应用案例分析以及大数据的未来趋势与职业规划等十五个章节。

实验6：Mapreduce实例——WordCount实验⽬的1.准确理解Mapreduce的设计原理2.熟练掌握WordCount程序代码编写3.学会⾃⼰编写WordCount程序进⾏词频统计实验原理MapReduce采⽤的是“分⽽治之”的思想，把对⼤规模数据集的操作，分发给⼀个主节点管理下的各个从节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。

简单来说，MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总“。

1.MapReduce的⼯作原理在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并⾏编程⾥分布式存储、⼯作调度，负载均衡、容错处理以及⽹络通信等复杂问题，现在我们把处理过程⾼度抽象为Map与Reduce两个部分来进⾏阐述，其中Map部分负责把任务分解成多个⼦任务，Reduce部分负责把分解后多个⼦任务的处理结果汇总起来，具体设计思路如下。

（1）Map过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Mapper类，并重写其map⽅法。

通过在map⽅法中添加两句把key值和value值输出到控制台的代码，可以发现map⽅法中输⼊的value值存储的是⽂本⽂件中的⼀⾏（以回车符为⾏结束标记），⽽输⼊的key值存储的是该⾏的⾸字母相对于⽂本⽂件的⾸地址的偏移量。

然后⽤StringTokenizer类将每⼀⾏拆分成为⼀个个的字段，把截取出需要的字段（本实验为买家id字段）设置为key，并将其作为map⽅法的结果输出。

（2）Reduce过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Reducer类，并重写其reduce⽅法。

Map过程输出的<key,value>键值对先经过shuffle过程把key值相同的所有value值聚集起来形成values，此时values是对应key字段的计数值所组成的列表，然后将<key,values>输⼊到reduce⽅法中，reduce⽅法只要遍历values并求和，即可得到某个单词的总次数。

Hadoop基础入门指南Hadoop是一个基于Java的开源分布式计算平台，能够处理大规模数据存储和处理任务。

它是处理大数据的一种解决方案，被广泛应用于各种领域，例如金融、医疗、社交媒体等。

本文将介绍Hadoop的基础知识，帮助初学者快速入门。

一、Hadoop的三大模块Hadoop有三个核心模块，分别是HDFS（Hadoop分布式文件系统）、MapReduce、和YARN。

1. HDFS（Hadoop分布式文件系统）HDFS是Hadoop的存储模块，它可以存储大量的数据，并在多台机器之间进行分布式存储和数据备份。

HDFS将文件切割成固定大小的块，并复制多份副本，存储在不同的服务器上。

如果某个服务器宕机，数据仍然可以从其他服务器中获取，保障数据的安全。

2. MapReduceMapReduce是Hadoop的计算模块，它可以对存储在HDFS上的大量数据进行分布式处理。

MapReduce模型将大数据集划分成小数据块，并行处理这些小数据块，最后将结果归并。

MapReduce模型包含两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

Map阶段：将输入的大数据集划分成小数据块，并将每个数据块分配给不同的Map任务处理。

每个Map任务对数据块进行处理，并生成键值对，输出给Reduce任务。

Reduce阶段：对每个键值对进行归并排序，并将具有相同键的一组值传递给Reduce任务，进行汇总和计算。

3. YARNYARN是Hadoop的资源管理器，它负责分配和管理Hadoop集群中的计算资源。

YARN包含两个关键组件：ResourceManager和NodeManager。

ResourceManager：管理整个集群的资源，包括内存、CPU等。

NodeManager：运行在每个计算节点上，负责监控本地计算资源使用情况，并与ResourceManager通信以请求或释放资源。

二、Hadoop的安装与配置在开始使用Hadoop之前，需要进行安装和配置。