老师:MissDu 提交作业 1. 用Python编写WordCount程序并提交任务 程序 WordCount 输入 一个包含大量单词的文本文件 输出 文件中每个单词及其出现次数(频数),并按照单词字母顺序排序,每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔 A编写map函数,reduce函数 map函数: import sys for line in sys.stdin: line=line.strip() words=line.split() for word in words: prin

对于爬虫大家应该不会陌生,我们首先来看一下爬虫的定义:网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序,是搜索引擎的重要组成部分.网络爬虫为搜索引擎从万维网下载网页,自动获取网页内容的应用程序.看到定义我们应该已经知道它是可以从万维网上下载网页解析网页数据的.大家想一下在数据分析情景中它的应用场景有哪些?采集天气数据,网站采集文章,采集各种票务信息,股票信息采集等等有很多地方都会用的爬虫采集数据进行数据分析.通过数据分析增加分析维度信息,尤其是行业数据对标. 提及爬虫有些软件工程师会第一时间想到Python

  这些年,云计算.大数据的发展如火如荼,从早期的以MapReduce为代表的基于文件系统的离线数据计算,到以Spark为代表的内存计算,以及以Storm为代表的实时计算,还有图计算等等.只要数据规模到了一定的程度,都需要依赖分布式计算来实时或者离线做出决策.虽然本人并未从事相关工作,但是了解一下还是好的. MapReduce这个词一度是分布式计算的代名词,至少代表了离线计算这一大类大数据编程范式.当提到这个词,可能是指google的论文,或者hadoop的mr实现,也或者是这种编程范式.在本文

摘要:Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力.鉴于此,本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark.本文是Apache Spark入门系列教程(共四部分)的第一部分. Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力.鉴于此,本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark.本文是Apache Spark入门系列教程(共四部分)的第一部分. 全文共包括四个部分: 第一部分:Spark入门,介绍如何使用Shell及RDDs

转载自:https://my.oschina.net/leejun2005/blog/280896 Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高. 1.hadoop 文件格式简介 目前 hadoop 中流行的文件格式有如下几种: (1)SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件

首先声明,此文是属于纯粹收藏文,感觉讲的很不错. 本文介绍了Facebook公司数据分析系统中的RCFile存储结构,该结构集行存储和列存储的优点于一身,在MapReduce环境下的大规模数据分析中扮演重要角色. Facebook曾在2010 ICDE(IEEE International Conference on Data Engineering)会议上介绍了数据仓库Hive.Hive存储海量数据在Hadoop系统中,提供了一套类数据库的数据存储和处理机制.它采用类SQL语言对数据进行自动化

openstack 和hadoop的区别是什么? (一) openstack仿照的Amazon的云,hadoop仿照的是Google的云 openstack注重的是虚拟化/虚拟机及其配套的服务,hadoop注重的是海量的数据分析和处理. (二) 2OpenStack 主要目的是做一整套的云计算基础构架.包括 云计算(Compute), 网络(Network),对象存贮(Object Store),镜像文件存储 (Image),身份认证(Authentication),BlockStorage 以

原文地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2014-03/99055.htm 我们用MapReduce进行数据分析.当业务比较复杂的时候,使用MapReduce将会是一个很复杂的事情,比如你需要对数据进行很多预处理或转换,以便能够适应MapReduce的处理模式,另一方面,编写MapReduce程序,发布及运行作业都将是一个比较耗时的事情. Pig的出现很好的弥补了这一不足.Pig能够让你专心于数据及业务本身,而不是纠结于数据的格式转换以及MapReduce程序的编写

Hadoop的介绍: Hadoop是一个适用于大数据的并行存储和计算的平台,是 Apache的一个用java 语言实现开源软件框架,实现了在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算.Hadoop框架的核心组成是HDFS和MapReduce,HDFS 实现存储,而 MapReduce实现数据分析与处理. Hadoop开源系统实现了MapReduce编程模型,采用了分布式存储方式提高了读写速度,并扩大了存储容量.采用 MapReduce来整合分布式文件系统上的数据,可保证分析和处理数据的高效.

目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了,其实不仅是互联网公司,包括传统企业也拥有大量的数据,也想把这些数据发挥出作用.在这种环境下,大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑. 而AI人工智能又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,猜一猜AI人工智能未来的发展. 最近断断续续的在看<极客时间>中「 从0开始学大数据 」专栏的文章,受益匪浅,学到了很多.尤其是非常喜欢作者

将这段时间的一些基于大数据方案的BI知识点暂时做些规整,可能还存在较多问题,后续逐步完善修改. 数据模型: 1.星型模型和雪花模型,同样是将业务表拆分成事实表和纬度表:例如一个员工数据表,可以拆分为员工事实表和职位维度表.时间维度表等: 上面这个例子实时上不恰当,事实表更多的应该是记录一类事务,比如客户订单.操作记录等. 2.星型模型与雪花模型的区别在于,例如时间维度表,前者设计为年.月.日为一条记录,后者是年.月.日分别为三张表,再次用外键关联: 3.我们可以在维度表中添加额外信息诸如分类,比

Apache Hive是提供了一种数据映射去读取文本数据,以及提供了类SQL的语句来执行MapReduce. 也就是一种更简化操作的MR. 之前的练习是跟着视频学的hive-1.2.2 而这几天自己练习 hive-2.3.2 才发现很多问题,需要增加一些配置. 以下是笔记: # Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,作为数据仓库工具,一般要具备2个方面的能力:一是数据的存储,另一个是ETL. # Hive以HDFS作为存储,MapReduce作为数据分析. # 在整个生态圈中,hive是

HBase的shell操作和JavaAPI的使用: Shell 表操作 创建表 create 'student','info' #表名 列族 插入表 put 'student','1001','info:sex','male' put 'student','1001','info:age','18' put 'student','1002','info:name','Janna' put 'student','1002','info:sex','female' put 'student','10

  在云栖社区上发起了一个 MongoDB 使用场景及运维管理问题交流探讨的技术话题,有近5000人关注了该话题讨论,这里就 MongoDB 的使用场景做个简单的总结,谈谈什么场景该用 MongoDB? 很多人比较关心 MongoDB 的适用场景,也有用户在话题里分享了自己的业务场景,比如 案例1 用在应用服务器的日志记录,查找起来比文本灵活,导出也很方便.也是给应用练手,从外围系统开始使用MongoDB. 用在一些第三方信息的获取或者抓取,因为MongoDB的schema-less,所有格式灵

首先: 参考 http://blog.csdn.net/zhang123456456/article/details/77621487 搭建好hadoop集群. 然后,在master节点安装pig. 我们用MapReduce进行数据分析.当业务比较复杂的时候,使用MapReduce将会是一个很复杂的事情,比如你需要对数据进行很多预处理或转换,以便能够适应MapReduce的处理模式,另一方面,编写MapReduce程序,发布及运行作业都将是一个比较耗时的事情.Pig的出现很好的弥补了这一不足.P

很多人比较关心 MongoDB 的适用场景,也有用户在话题里分享了自己的业务场景,比如: 案例1 用在应用服务器的日志记录,查找起来比文本灵活,导出也很方便.也是给应用练手,从外围系统开始使用MongoDB. 用在一些第三方信息的获取或者抓取,因为MongoDB的schema-less,所有格式灵活,不用为了各种格式不一样的信息专门设计统一的格式,极大的减少开发的工作. 案例2 mongodb之前有用过,主要用来存储一些监控数据,No schema 对开发人员来说,真的很方便,增加字段不用改表结

Hadoop基础原理 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 业内有这么一句话说:云计算可能改变了整个传统IT产业的基础架构,而大数据处理,尤其像Hadoop组件这样的技术出现,将是改变IT业务模式的一种技术. 另外,很多小伙伴可能还搞不明白云和Hadoop有什么关系,事实上这是两种截然不同的技术.虽然从某种意义上来讲,他们都是在大规模的计算机集群上来完成的.但是openstack或其它的paas或sas的云环境,他们所指的是所谓的云计算的方式,通常是来讲是用于指定如何

一.数据的备份与恢复 1. 备份 停止 HBase 服务后,使用 distcp 命令运行 MapReduce 任务进行备份,将数据备份到另一个地方,可以是同一个集群,也可以是专用的备份集群. 即,把数据转移到当前集群的其他目录下(也可以不在同一个集群中): $ bin/hadoop distcp \ hdfs://node21:8020/hbase \ hdfs://node21:8020/HbaseBackup/backup20180820 尖叫提示:执行该操作,一定要开启 Yarn 服务 2

第6章 HBase API 操作6.1 环境准备6.2 HBase API6.2.1 判断表是否存在6.2.2 抽取获取 Configuration.Connection.Admin 对象的方法以及关闭资源的方法6.2.3 创建表(admin)6.2.4 删除表(admin)6.2.5 向表中插入数据(put)6.2.6 删除多行数据(delete)6.2.7 获取所有数据(scan)6.2.8 获取某一行数据(get)6.2.9 获取某一行指定“列族:列”的数据(get)6.3 MapRedu

ylbtech_dbs_article 摘要:什么是数据模型? 访问数据库中的数据取决于数据库实现的数据模型.数据模型会影响客户端通过API对数据的操作.不同的数据模型可能会提供或多或少的功能.一般而言,数据模型不会直接提供过多的功能,许多功能必须由客户端自行实现. 数据模型决定了客户端如何对数据进行编码存储.应用程序需... 导读:无论是关系型数据库还是非关系型数据库,都是某种数据模型的实现.本文将为大家简要介绍5种常见的数据模型,让我们来追本溯源,窥探现在流行的数据库解决方案背后的神秘世界.

引言 最近工作接触到了mongodb数据库,记录下个人对其的理解和使用情况.虽然mongodb 出来的时间已经不短,但是相对mysql mssql oracle 这样传统的关系型数据库来说还是比较年轻,接触其的程序员应该也很少,本文从仅作介绍用. 名字看MongoDB疑似Humongous Database(网络资料看到).中文意思就是巨大无比的数据库,顾名思义,MongoDB就是为处理大数据而生,以解决海量数据的存储和高效查询使用为使命. 说道mongodb不得不说到nosql ,因为mong