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appid int,type string,key string,statdate string,uv string,pv string,
public class WordCount extends Configured implements Tool {. private final static IntWritable one = new IntWritable;
JDK环境的操作需要在所有的namenode和datanode上面进行操作。设置完成后通过sshlocalhost测试一下。
Spark框架是一个快速且API丰富的内存计算框架。Spark 采用Scala语言编写。相对于第一代的大数据生态系统Hadoop中的MapReduce,Spark 无论是在性能还是在方案的统一性方面,都有着极大的优势。Spark框架包含了多个紧密集成的组件
仅仅一年的时间,Hadoop就发布了一个真正开源的稳定版本,但是这个版本还不能称为1.0,只能称为0.20.0。尽管如此,Hadoop已经成为eHarmony情人频道、LinkedIn求职频道、Fox互动媒体社区网站等很多大网站的搜索引擎了。另外默多克传媒
尽量在写MapReduce程序处理日志时,需要解析JSON配置文件,简化Java程序和处理逻辑。但是Hadoop本身似乎没有内置对JSON文件的解析功能,我们不得不求助于第三方JSON工具包。这里选择json-simple实现我们的功能。在HelloWor
看过很多Hadoop介绍或者是学习的帖子和文章,发现介绍Hadoop I/O系统的很少。尤其是在介绍Hadoop的MapReduce编程之前,首先必须了解下Hadoop的I/O知识,要不一看到IntWritable、LongWritable、Text、Nu
解压,进目录./configure --prefix=/usr/localmakemake checksudo make install
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