大数据技术的基本应用原理

关于大数据技术的毕业论文
简介
这篇毕业论文将研究大数据技术的发展、应用和挑战。

大数据技术已成为当今信息时代的重要组成部分，对各个领域的发展产生了巨大影响。

本文将对大数据技术的基本概念和原理进行阐述，并探讨其在商业、科学、医疗等领域的应用。

同时，还将分析大数据技术面临的挑战和可能的解决方案。

主要内容
1. 大数据技术的基本概念和原理
- 大数据定义和特点
- 大数据处理框架和技术架构
2. 大数据技术在商业领域的应用
- 大数据分析与决策支持
- 大数据驱动的营销和销售
3. 大数据技术在科学研究中的应用
- 大数据在生态学、天文学等领域的应用案例
- 大数据分析对科学研究的影响
4. 大数据技术在医疗领域的应用
- 大数据在疾病预测与治疗中的应用
- 大数据对医疗管理和政策制定的影响
5. 大数据技术面临的挑战和解决方案
- 隐私保护和数据安全性
- 大数据分析方法的改进和优化
结论
本文通过对大数据技术的研究和分析，发现其在商业、科学和医疗领域的应用潜力巨大。

然而，大数据技术也面临着隐私保护、数据安全性和分析方法的挑战。

为了更好地应用大数据技术，需要进一步研究和改进相关的技术和方法。

参考文献
- [1] 蔡银龙. 大数据技术与应用[M]. 清华大学出版社, 2017.
- [2] 陈立辉, 孙剑平. 大数据：理论与算法[M]. 清华大学出版社, 2015.
- [3] 李明. 大数据时代的隐私保护[M]. 清华大学出版社, 2016.。

⼤数据技术原理与运⽤知识
⼀·⼤数据概述
随着信息技术发展的巨⼤变⾰，企业和学术机构纷纷加⼤技术、资⾦和⼈员投⼊，加强对⼤数据关键技术的研发与运⽤。

⼤数据的发展历程总体上划分为三个重要阶段：萌芽期、成熟期和⼤规模应⽤期。

⼆.⼤数据概念
⼤数据的4个特点：数据量⼤、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。

三.⼤数据与云计算、物联⽹的关系
⼤数据为云计算机提供了⽤武之地，云计算为⼤数据提供了技术基础。

物联⽹是⼤数据的重要来源，⼤数据技术为物联⽹数据分析提供⽀撑。

云计算为物联⽹提供海量数据存储能⼒，物联⽹为云计算技术提供了⼴阔的应⽤空间。

四.⼤数据处理架构Hadoop
1.Hadoop简介
Hadoop是Apache旗下的⼀个开源分布式计算平台。

是基于Java语⾔开发的，具有很好的跨平台性，并可以部署在⼀般的计算机集群中。

Hadoop的核⼼是分布式⽂件系统HDFS和MapReduce。

HDFS具有较⾼的读写速度、很好的容错性和可伸缩性，很好的保证了数据的安全性。

其中YARN是资源调动，MapReduce是计算框架。

2.Hadoop的特性
⾼可靠性、⾼效性、⾼扩展性、容错性、成本低、运⾏在Linux平台上、⽀持多种编程语⾔。

3.Hadoop⽣态圈
/*图⽚来源于⽹络*/。

第一章1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。

2.试述数据产生方式经历的几个阶段答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。

3.试述大数据的4个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。

4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。

5.数据研究经历了哪4个阶段？答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。

6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。

7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。

大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用答：9.举例说明大数据的关键技术答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算10.大数据产业包含哪些关键技术。

答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。

11.定义并解释以下术语：云计算、物联网答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。

物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。

12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

第二章1.试述hadoop和谷歌的mapreduce、gfs等技术之间的关系答：Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和MapReduce，HDFS是谷歌文件系统GFS的开源实现，MapReduces是针对谷歌MapReduce的开源实现。

大数据分析pdf（一）引言：大数据分析是一种通过收集、处理和分析大量数据来获得有益信息和洞察的方法。

本文档旨在介绍大数据分析的基本概念和应用，以及相关的技术和工具。

一、大数据分析的基本概念1. 大数据分析的定义与背景2. 大数据分析的特点和挑战3. 大数据分析的核心原理和方法4. 大数据分析的应用领域和案例研究5. 大数据分析的未来发展和趋势二、大数据分析的技术和工具1. 数据收集和存储技术a. 数据采集和清洗b. 数据存储和管理2. 数据处理和分析技术a. 数据预处理和特征选择b. 数据挖掘和机器学习c. 周期性分析和趋势预测3. 数据可视化和报告工具a. 可视化工具和技术b. 报告生成和数据展示4. 高级分析和模型构建a. 高级统计分析方法b. 复杂模型构建和评估c. 预测建模和实验设计5. 大数据分析平台和架构a. 云计算和分布式计算b. 大数据处理和存储系统三、大数据分析的挑战和解决方案1. 数据隐私和安全问题a. 数据隐私保护措施b. 数据安全风险管理2. 数据质量和一致性保证a. 数据清洗和去重方法b. 数据质量评估和监控3. 算法选择和参数调优a. 算法选择和比较b. 参数调优和模型优化4. 大数据集成和扩展性a. 多源数据集成和融合b. 数据处理和分析的扩展性5. 人才培养和团队协作a. 大数据分析人才培养b. 跨学科团队协作模式四、大数据分析的实践案例1. 电商行业的用户购买分析2. 金融行业的信用评估和风险管理3. 医疗保健领域的疾病预测和治疗方案优化4. 城市交通管理和智慧出行5. 社交媒体分析和舆情监测五、总结本文概述了大数据分析的基本概念和应用，介绍了相关的技术和工具，探讨了大数据分析面临的挑战和解决方案，并提供了几个实践案例。

随着大数据的持续爆发式增长，大数据分析将在各个领域发挥重要作用，为决策和业务提供更有力的支持。

大数据处理与分析技术随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中无法忽视的重要资源。

海量的数据持续产生，如何高效地处理和分析数据，已成为企业、政府和学术界所面临的重要挑战。

本文将探讨大数据处理与分析技术，介绍其基本原理与应用方向。

一、大数据处理技术大数据处理技术是指为了解决海量数据的存储、传输、处理和计算等问题而研发的各种技术手段。

它主要包括以下几个方面。

1. 分布式计算分布式计算是大数据处理的核心技术之一。

由于传统的单机计算无法处理如此庞大的数据量，采用分布式计算可以将数据划分为多个部分，并利用多个计算节点同时进行计算，提高计算效率。

常见的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。

2. 数据存储与管理大数据处理离不开高效的数据存储与管理技术。

传统的关系型数据库已不能满足大规模数据的处理需求，而NoSQL等非关系型数据库则成为了处理大数据的首选。

此外，还有基于分布式文件系统的存储技术，如HDFS等。

3. 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习技术可以从大数据中挖掘出有价值的信息和知识。

通过分析数据中的模式、关联和趋势等，可以提供数据驱动的决策支持和预测分析。

常见的数据挖掘和机器学习算法有关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。

二、大数据分析技术大数据分析是指通过对大数据进行处理和挖掘，提取有价值的信息和知识，以支持决策和业务创新。

大数据分析技术可以应用于多个领域。

1. 商业智能商业智能是指通过大数据分析技术，对企业内外部的数据进行分析和挖掘，以获取对业务决策有帮助的信息。

通过对销售数据、市场数据等进行分析，可以发现销售趋势、消费者行为等，提供有针对性的业务决策支持。

2. 社交网络分析社交网络分析是对社交网络中的数据进行处理和挖掘的技术。

通过分析用户之间的关系、行为，可以揭示社交网络中的潜在规律和扩散特征，有助于理解社交网络的结构和演化过程，以及社交网络中的信息传播和影响力分析。

3. 医疗健康大数据分析技术在医疗健康领域的应用日益重要。

大数据原理“大数据”这个概念最早可以追溯到1960年代，当初由John McCarthy首次提出。

之后，随着计算机技术的发展，这一概念成为日趋重要的一环，并在科学、工业以及商业领域得到广泛的应用。

随着信息的持续爆炸性增长，组织机构和企业纷纷开始进行大数据分析，以获得有价值的信息。

大数据原理核心是利用大数据的海量信息，利用技术（例如机器学习，数据挖掘，数据分析）捕捉、保留、收集和分析大量数据，以发现更多可能性。

大数据原理主要分为五大方面：1）数据收集。

收集数据的主要方式是使用传感器、安装在外部设备上的硬件和软件，通过网络自动收集数据。

2）数据处理。

数据处理是把数据经过某种处理，使它可以分析和利用的过程。

它可以采用模式匹配、流程分析、替代分类和关系分析等多种方法。

3）数据挖掘。

数据挖掘是指从大量数据中发现有用的模式和知识的过程。

它可以采用关联分析、聚类分析、分类分析等多种方法。

4）数据分析。

数据分析是从统计角度对数据进行处理，以达到评价/预测的目的。

它可以采用灰色预测、回归分析、判别分析等多种方法。

5）知识发现。

知识发现是指从数据集中提取有用的知识的过程。

它可以采用规则挖掘、模式挖掘和神经网络技术等多种方法。

大数据技术极大地拓宽了我们对数据的理解，提升了我们发现具有实际意义的趋势和模式的能力，使数据变得更有价值、更有用。

大数据原理通过应用数据收集、处理、挖掘、分析和知识发现等技术，使企业能够发掘潜在的商业价值，挖掘新的洞察力，实现更有效的决策。

总而言之，大数据原理是一种“从海量数据中发现有用信息的技术”。

它结合了机器学习、数据挖掘、数据分析和知识发现等多种技术，能够收集、处理和分析海量数据，以获得有价值的信息。

它可以帮助企业和组织机构发掘潜在的商业价值，挖掘新的洞察力，实现有效的决策。

大数据技术介绍大数据概述01大数据领域的关键技术02目录CONTENT 大数据行业状况与典型应用03大数据产业的未来发展趋势04PART ONE 大数据概述•大数据发展的背景•大数据的定义•大数据的特点•大数据面临的问题Customer在⽹络上消费272070美元（双⼗⼀呵呵⼀笑）Website571个新⽹站建立Google接受超过2000000次查询AppStoreAPP被下载47000次Flickr用户新增3125张照片User217名移动⽹络新用户诞⽣Wordpress 用户发表347篇⽂章Email使用者寄送204166667封邮件Instagram 用户分享3600张照片Facebook使用者上传700000条内容YouTube使用者上传48小时影片Twitter使用者发出超过100000条内容1分钟（1）数据爆炸•伴随着互联⽹、物联⽹、电⼦商务、社交媒体、现代物流、⽹络⾦融等⾏业的发展，全球数据总量正呈⼏何级数增长，过去⼏年时间产⽣的数据总量超过了⼈类历史上的数据总和，预计2020年全球数据总量将达到35.2ZB，⼈类将进⼊“泽它”（ZB）时代（1ZB=⼗万亿亿字节）淘宝每天产生的数据超过50TB百度拥有的数据总量超过100PBFacebook每天产生的数据超过100TB纽约证券交易所每天产生1TB 的交易数据Twitter每天产生7TB 的数据欧洲物理实验室大型例子对撞机每年产生15PB 的数据（2）感知化、物联化、智能化•感知化：指数据源的变化。

传感器、RFID标签、芯片、摄像头遍布世界的各个角落，物理世界中原本不能被感知的事物现在可以被感知，它们通过各种技术被接⼊了互联⽹世界。

•物联化：指的是数据传送⽅式的变化。

继⼈与⼈、⼈与机器的互联后，机器与机器之间的互联成为当下的发展趋势。

未来数据可能来自于自⾏车、电器、道路、自来⽔管，甚⾄是食物的包装盒。

•智能化：指的是数据使用⽅式的变化。

数据挖掘技术的应用和实践随着互联网和大数据技术的发展，数据挖掘技术被广泛应用于各个领域，成为了当代信息时代的重要工具之一。

数据挖掘技术不仅可以帮助企业了解市场和消费者需求，还可以优化机器学习模型，提高预测准确性和决策能力。

本文将从数据挖掘技术的基本原理、应用场景、实践案例等方面进行探讨。

一、数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术是一种基于数据的预测、检验、分类、聚类等方法的综合应用。

它主要包括数据预处理、数据采集、数据清洗、数据转换、数据建模、模型评估等步骤。

其中，数据预处理是数据挖掘的基础，其主要目的是清洗噪声数据、缺失值、异常值，统一数据格式等操作。

数据采集和清洗主要是为了获取具有代表性的数据集，数据转换则是将数据转换为可处理的数据结构，例如将文字转换为向量、将图像转化为像素等。

数据建模则是针对数据集进行分析，构建合适的机器学习算法，最终评估模型的准确性和可用性。

二、数据挖掘技术的应用场景数据挖掘技术广泛应用于各个领域，例如金融、医疗、零售、广告等。

以零售业为例，数据挖掘技术可以帮助零售商了解消费者的购物习惯、商品偏好，预测消费者的需求，从而优化产品组合和促销策略，提高销售额和客户满意度。

同时，数据挖掘技术还可以帮助零售商优化仓储管理、物流配送等环节，从而提高运营效率和降低成本。

除了零售业，数据挖掘技术还广泛应用于金融领域。

例如，银行可以利用数据挖掘技术识别潜在的信贷风险，筛选出高风险客户并采取相应的措施，同时优化营销策略，提高客户满意度和客户忠诚度。

三、数据挖掘技术的实践案例1. 京东零售京东零售利用大数据分析和机器学习技术，对用户行为进行分析和挖掘，挖掘用户的兴趣和需求，从而推出用户感兴趣的产品，并通过京东APP、PC网站等渠道向用户推送个性化的商品和服务推荐。

此外，京东零售还通过数据挖掘技术来优化仓储管理和物流配送，提高运营效率和降低成本。

2. 上海宝钢上海宝钢利用数据挖掘技术，对生产过程进行监控和预测，优化生产计划和工艺流程，提高生产效率和产品质量。

大数据应用知识点总结随着互联网和信息技术的飞速发展，数据量呈现爆炸性增长，大数据技术的应用已经成为企业发展的重要战略。

大数据技术可以帮助企业有效地收集、存储、处理、分析和利用海量数据，从而提高企业的决策能力、市场竞争力和创新能力。

本文将对大数据应用的知识点进行总结，包括大数据技术的基本概念、大数据的应用场景、大数据分析的方法和工具、大数据安全与隐私保护等方面。

一、大数据技术的基本概念1. 大数据的概念：大数据是指规模巨大、来源多样、处理复杂、价值密度低的数据集合。

大数据的特点包括“3V”，即数据量大（Volume）、数据速度快（Velocity）和数据种类多（Variety）。

2. 大数据的技术特点：大数据技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等方面。

大数据技术的核心是分布式计算、分布式存储、并行计算、数据挖掘和机器学习等技术。

3. 大数据的关键技术：大数据的关键技术包括Hadoop、Spark、Flink、Kafka、HBase、Cassandra、Hive、Pig、Mahout、Storm、Flume等。

这些技术主要用于数据的存储、处理、分析和挖掘。

二、大数据的应用场景1. 企业运营管理：大数据技术可以帮助企业进行业务数据分析、销售预测、客户关系管理、供应链管理、运营监控等方面的工作，从而提高企业的运营效率和管理水平。

2. 金融行业：大数据技术在金融行业的应用包括风险管理、欺诈检测、交易监控、市场分析、客户信用评估等方面，可以帮助金融机构更好地管理风险和提高服务质量。

3. 医疗健康：大数据技术在医疗健康领域的应用包括医疗数据分析、疾病预测、医疗资源调度、个性化治疗等方面，可以帮助医疗机构提高医疗服务水平和医疗资源利用效率。

4. 电商行业：大数据技术在电商行业的应用包括用户行为分析、商品推荐、交易风险管理、供应链优化等方面，可以帮助电商企业提高销售额和客户满意度。

5. 城市智能：大数据技术在城市智能领域的应用包括交通管理、环境监测、智能城市规划、公共安全管理等方面，可以帮助城市实现智慧化管理和可持续发展。

大数据技术原理与应用的课程总结一、简介在本学期的大数据技术原理与应用课程中，我们学习了大数据技术的基本原理和应用。

本文档将对这门课程进行总结。

二、知识点回顾在本课程中，我们学习了以下几个主要的知识点：1.大数据概述–了解大数据的定义和特点–掌握大数据技术发展的历程和趋势2.大数据存储与管理–学习了分布式文件系统（如HDFS）的原理和工作机制–掌握了NoSQL数据库的基本概念和使用方法3.大数据处理与分析–学习了MapReduce编程模型的原理和使用–掌握了Hadoop生态系统的组件（如Hive、Pig、Spark）的使用4.大数据挖掘与机器学习–了解了大数据挖掘的基本概念和常用算法–学习了机器学习在大数据分析中的应用三、实践项目本课程还设计了一个实践项目，让我们动手实践所学的大数据技术。

项目要求我们使用Hadoop和Python，对一份大规模的日志数据进行处理和分析。

项目的主要步骤如下：1.数据预处理–对原始日志数据进行清洗和整理，去除无效数据和重复记录2.数据存储与管理–将清洗后的日志数据存储到HDFS中，以便后续的处理和分析3.数据处理与分析–使用MapReduce编程模型，对日志数据进行处理和分析–如统计每天的访问量、计算不同地区的用户数量等4.结果展示–使用可视化工具（如Matplotlib）将分析结果可视化展示出来–如生成柱状图、折线图等通过完成这个实践项目，我们不仅巩固了所学的知识，更重要的是锻炼了实际应用能力，提升了解决实际问题的能力。

四、学习收获通过学习本课程，我对大数据技术有了更深入的理解和应用能力。

以下是我在学习过程中的一些收获：1.掌握了大数据存储与管理的基本原理和方法，了解了HDFS和NoSQL数据库的应用场景和使用方法。

2.熟悉了大数据处理与分析的主要技术，如MapReduce编程模型和Hadoop生态系统的组件使用。

3.学习了大数据挖掘和机器学习的基本概念和常用算法，了解了它们在大数据分析中的应用。

大数据技术原理与应用课程实验报告一随着科技的不断发展，“大数据技术原理与应用”课程在许多学校中受到了广泛的重视，并开设了相应的专业课程。

本文将简要介绍“大数据技术原理与应用”课程的实验内容、分析方法、实验要求，以及实验结果的讨论。

一、实验内容本次实验的主要内容是，用Hadoop环境来进行海量数据分析处理，结合大数据技术原理开展相应实验。

1.建Hadoop环境首先，我们要搭建一个Hadoop环境，并使用Hadoop平台上的HDFS文件系统来组织和管理大规模数据。

2.立数据仓库接下来，我们需要在HDFS文件系统中建立一个统一的数据仓库，便于我们进行有效的数据处理分析。

3.计MapReduce程序最后，应根据实验要求，设计MapReduce程序，用来处理海量数据，并提取出所需的有效信息。

二、分析方法本次实验主要采用MapReduce程序来进行分析处理，我们要对海量数据进行分组，然后分别进行分析处理，提取有用的数据，最后形成相应结果。

三、实验要求本次实验要求根据所给数据，设计一个MapReduce程序，对海量数据进行有效的分组处理，并从中提取出有用的结果。

四、实验结果在本次实验中，我们首先搭建Hadoop环境和HDFS文件系统，然后建立相应的数据仓库，再根据实验要求设计并实现MapReduce程序，用来处理海量数据，最后获得了有效的实验结果。

通过实验，我们可以了解到用Hadoop环境来进行海量数据处理，是一种有效的方式。

五、结论本文介绍了“大数据技术原理与应用”课程的实验内容、分析方法、实验要求，以及实验结果的讨论。

搭建Hadoop环境，利用MapReduce程序进行大规模数据的分析处理，是一种有效的大数据处理方法。

大数据安全技术及其应用随着科技的不断发展，大数据时代已经到来。

然而，大数据也意味着数据的安全性问题越来越严重。

随着大量的数据被实时收集和分析，保护大数据的安全性已经成为了当今最大的挑战之一。

本文将介绍大数据安全技术的基本概念和应用。

大数据安全技术的基本概念大数据安全技术是与保护大数据安全有关的各种措施和手段，其目的是为了确保数据在存储，传输，使用和处理的过程中得到完整，保密，可靠和安全的保护。

在大数据安全技术中，数据的保护主要包括：1、数据的完整性：验证数据是否被篡改或损坏，并确保数据能够被正确处理和使用。

2、数据的保密性：保护数据不被未经授权的人员或机构访问，以确保数据不会被盗用或泄露。

3、数据的可靠性：保证数据可靠性，减少数据出错的概率。

大数据安全技术的应用大数据安全技术的应用范围非常广泛。

在本文中，我们将列出一些最常见的大数据安全技术及其应用：1、加密技术加密技术是最基本的数据保护措施之一，它通过对数据进行加密以确保数据的保密性。

加密包括对整个数据集的加密和对数据的单个字段加密。

在大数据环境中，加密技术常用于对敏感信息的保护，例如信用卡信息，社交账户等。

2、数据备份和恢复技术数据备份和恢复技术是在数据丢失的情况下，通过备份数据的方式来保护数据的完整性。

当系统出现故障时，数据备份和恢复技术可以快速恢复数据，避免数据的丢失。

3、访问控制技术访问控制技术可以控制对数据的访问权限。

通过访问控制技术，可以确保只有被授权的人员和机构可以访问系统中的数据，以保护数据的安全性。

4、数据审计技术数据审计技术是一种监测和追踪数据访问，处理和使用的技术。

通过数据审计技术，可以对数据的使用过程进行监控，以确保数据未被未授权人员和机构访问。

5、防火墙防火墙是一种网络安全措施，通过过滤网络流量来保护系统的安全。

防火墙可以限制对系统的非授权访问，以保护数据的安全性。

6、身份认证技术身份认证技术是验证用户身份的技术，以确保只有被授权的人员，机构和程序才能访问系统中的数据。

《⼤数据技术原理与应⽤》实验⼀WordCount实验⼀ MapReduce--1--⼊门程序WordCount⼀、实验⽬的MapReduce界的helloworld程序就是WordCount程序。

所谓WordCount，就是单词计数，就是⽤来统计⼀篇或者⼀堆⽂本⽂件中的各单词的出现次数。

⼆、实验原理按照我们普通的编写代码的逻辑，单词计数程序应该是这样的：1、逐⾏读取⽂本内容2、把读取到的⼀⾏⽂本内容切割为⼀个⼀个的单词3、把每个单词出现⼀次的信息记录为⼀个key-value，也就是“单词-1”4、收集所有相同的单词，然后统计value写出的value值得总和，也就是key 为同⼀个单词的所有1的和。

三、实验过程1、⾸先在HDFS上创建输⼊⽂件⽬录test，命令如下：hadoop@ubuntu:~$ hadoop fs -mkdir test2、接着将本地的⽂件put到HDFS上test⽬录下，并查看，命令如下：hadoop@ubuntu:~/txtfile$ hadoop fs -put -f *.txt testhadoop@ubuntu:~$ hadoop fs -ls testFound 3 items-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 24 2016-10-22 21:43 test/file1.txt-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 24 2016-10-22 21:43 test/file2.txt-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 114957 2016-10-23 19:57 test/news.txt注释:-f是可以overwrite的意思3、使⽤InteliJ新建⼀个Javaproject,编写wordcount程序,如下所⽰：package example;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapred.*;import java.io.IOException;import java.util.Iterator;import java.util.StringTokenizer;/*** Created by hadoop on 10/22/16.*/public class WordCount {///Mapper: project topublic static class Map extends MapReduceBase implementsMapper {private final static IntWritable one = new IntWritable(1);private Text word = new Text();///reporter report the progress or they are livepublic void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector output, Reporter reporter) throws IOException {String line = value.toString();StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);while (tokenizer.hasMoreTokens()) {//set change string to Textword.set(tokenizer.nextToken());output.collect(word, one); }}}public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer {///is called for every key///IntWritable:you can use it as intpublic void reduce(Text key, Iterator values, OutputCollector output, Reporter reporter) throws IOException {int sum = 0;while (values.hasNext()) {sum += values.next().get(); }output.collect(key, new IntWritable(sum)); } }public static void main(String[] args) throws Exception {JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);conf.setJobName("wordcount");conf.setOutputKeyClass(Text.class);conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);conf.setMapperClass(Map.class);//conf.setCombinerClass(Reduce.class);conf.setReducerClass(Reduce.class);//input formatconf.setInputFormat(TextInputFormat.class);conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));JobClient.runJob(conf); }}4、导出jar包File->Project Structure->Artifacts->绿⾊“+”->JAR->From modules with dependcies->applyBuild->Build Artifacts5、运⾏jar包hadoop@ubuntu:~/txtfile$ hadoop jar WordCount.jar test test-out6、最后查看HDFS上的结果并将结果get到本地hadoop@ubuntu:~$ hadoop fs -ls test-outFound 2 items-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 0 2016-10-23 00:59 test-out/_SUCCESS-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 40 2016-10-23 00:59 test-out/part-00000 hadoop@ubuntu:~/exp$ hadoop fs -get /user/hadoop/test_out/part-r-00000 .四、实验结果运⾏jar包之后,使⽤浏览器登录http://localhost:8088,点击左侧Node Labels,可以看到运⾏状态如图1.在bash下查看实验输出结果，如图2所⽰。