Hadoop实战

Hadoop实战相关知识

• Hadoop之MapReduce实战-单元测试篇

  原文地址：https://itweknow.cn/detail?id=62 ，欢迎大家访问。在上一篇文章《Hadoop之MapReduce实战》中，我们已经完成了一个很简单的MapReduce程序，并且成功的在Hadoop集群上执行。下面我们将来简要的介绍一下如何在我们本地调试和测试我们的MapReduce程序。MrUnitMRUnit是Cloudera公司专为Hadoop MapReduce写的单元测试框架，其API非常简洁实用。该框架对不同的测试对象使用不同的Driver，因此分为了：MapDriver、ReduceDriver和MapReduceDriver。项目依赖在前一篇文章的基础之上我们还需要添加如下依赖：<dependency>     <groupId>org.apache.mrunit</groupId>     <artifactId>mrunit</artifactId>     <version>1.1.0&lt
• Hadoop之MapReduce实战

  原文地址： https://itweknow.cn/detail?id=61 ,欢迎大家访问。MapReduce是一种编程模型，"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，我们通过Map函数来分布式处理输入数据，然后通过Reduce汇总结果并输出。其实这个概念有点类似于我们Java8中的StreamApi，有兴趣的同学也可以去看看。    MapReduce任务过程分为两个处理阶段，map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键-值对作为输入输出，键和值的类型由我们自己指定。通常情况map的输入内容键是LongWritable类型，为某一行起始位置相对于文件起始位置的偏移量；值是Text类型，为该行的文本内容。前提条件一个maven项目。一台运行着hadoop的linux机器或者虚拟机，当然了hadoop集群也可以，如果你还没有的话可以戳这里。我们编写一个MapReduce程序的一般步骤是：（1）map程序。（2）reduce程序。（3）程序驱动。下面我们就根据这个顺序来写一个简单的示例，
• 快速认识Hadoop生态系统

  就目前来说Hadoop已经成为处理大数据的问题的必备的组件，许多的大厂都已经在使用Hadoop软件栈处理自己的问题，那为什么Hadoop技术栈这么流行？其实不外乎几个原因：首先Hadoop是完全开源的，虽然Oracle也可以搭建集群但是毕竟Oracle不是开源的，其次是当数据量大的时候Oracle的计算也会变得很慢。其次是Hadoop的社区比较活跃，这样解决问题的成本就会很低，因为很可能一些问题早已经被别人解决了。最后是Hadoop已经被很多企业投入使用，有了实战的经验，同时Hadoop有很广泛的大数据解决面。Hadoop1.0和Hadoop2.0要学习hadoop首先就要认识Hadoop的版本问题，因为网上很多资料都是很混淆的，有的介绍的其实是Hadoop1.0的问题，有的资料都搞混Hadoop1.0与Hadoop2.0,这对学习很不利。360截图173705179310989.png首先我们应该知道Hadoop1.0最大的问题是单点故障问题Hadoop2.0就是针对Hadoop1.0的问题进行解决与优化
• Hadoop大数据入门到实战（第五节） - HDFS文件系统（JavaApi）

  本节内容本节我们重点来学习HDFS系统提供的JavaApi，首先我们要深入探索Hadoop的FileSystem类，它是与Hadoop的某一文件系统进行交互的API。image.png我们先来学习并掌握：1.FileSystem对象的使用，2.FSDataInputSteam对象的使用。如果你想要在windows下调试编写Hadoop程序，可以查看这篇帖子：https://www.jianshu.com/p/e037f4fd1798<a href="https://www.jianshu.com/p/e037f4fd1798" target="_blank"> 在Windows下开发Hadoop程序 </a>FileSystem对象要从Hadoop文件系统中读取文件，最简单的办法是使用java.net.URL对象打开数据流，从中获取数据。不过这种方法一般要使用FsUrlStreamHandlerFactory实例调用setURLStreamHa

Hadoop实战相关课程

• Hadoop 系统入门+核心精讲 本课程带领你从Hadoop入门开始，逐步掌握大数据核心技术（HDFS、YARN、MapReduce、Hive开发与调优），并将这些技术应用到实战中，最终完成电商行为日志分析项目，助力探索高薪职业赛道。

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• Hadoop基础及演练 在大数据日益火爆的今天，很多猿友都将其作为自己以后的职业方向，本门课程本着细化提取概念点并逐步应用的原则，对大数据生态做了简单的介绍并着重的讲述了开源大数据框架Hadoop的使用和原理。并对Hadoop生态圈的其他开源项目做了简单的介绍，以帮助我们快速的构建大数据的知识图谱。另外讲师的实战课《HBase+SpringBoot实战分布式文件存储》已经上线 https://coding.imooc.com/class/205.html，有兴趣的小伙伴可以进行深入学习~

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• Spark3大数据实时处理-Streaming+Structured Streaming 实战 基于Spark3，在同一项目中，学习两套实时处理的解决方案：Spark Streaming和Structured Streaming，体验完整实时处理方案的全流程，为你梳理大数据常见面试题、大厂的实时解决方案，带你跨过面试最后一公里。

  讲师：Michael_PK 中级 196人正在学习

Hadoop实战相关教程

• Consul 实战 上两小节我们介绍了 MGR 和 ProxySQL 的部署，接下来我们继续从实战角度，学习这套高可用架构的最后部分：Consul 实战。
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• Vim 实战 这节我们会结合一个开发实战贯穿我们之前所学的 Vim 知识点。
• ProxySQL 实战 上一小节我们介绍了 MGR 环境的部署，接下来我们从实战角度，继续学习这套高可用架构的 ProxySQL部分。
• 3. 案例实战 本节实战中，我们准备好两个案例测试，一个是测试使用 stream 模块进行四层方向代理测试；另一个案例测试前面提到的七层代理中 proxy_pass 指令的用法，主要实战前面提到的注意点。
• 分治算法实战 今天我们通过 3 道 leetcode 算法题来实战分治法。3道题的难度分别为简单、中等和中等，各有特色。让我们一起来领略分治的魅力吧。

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