HDFS 的 API 操作、MapReduce 的使用,以及如何重写 Partitioner 类,这些在大数据过程中可是基础也重要的内容。这篇教程挺适合想要深入了解 Hadoop 的你,是对于 HDFS 的操作,像创建、读取、删除文件这些基本的文件系统操作,它通过FileSystem
类给你了好的接口。通过fs.create()
、fs.rename()
等方法,你可以方便地进行文件管理。
对于 MapReduce 模型,简单来说就是把大数据分割成小块,在不同节点上并行计算。你可以使用Mapper
和Reducer
两个类来这些数据。如果想要更细致地控制如何分配这些小块数据,重写Partitioner
类就是个不错的选择。
另外,通过 Eclipse 项目格式导入代码,你可以边看边做,直接实践这些操作,感受 HDFS 的 API 和 MapReduce 的流程。而且,这里还包括了一些配置和安全相关的内容,真的全面。,如果你想深入了解 Hadoop,这篇教程挺值得一试的!
Hadoop HDFS API操作与MapReduce Partitioner重写示例
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Hadoop特性:
高可靠性
高效性
高可扩展性
高容错性
成本低
运行在Linux平台上
支持多种编程语言
Hadoop生态系统:
除了HDFS和MapReduce,Hadoop生态系统还包含其他组件,例如Hive和HBase:
Hive: 基于Hadoop的数据仓库工具,提供类似SQL的查询语言,方便数据分析。
HBase: 构建在HDFS之上的分布式、可伸缩、高可靠性的NoSQL数据库,适用于实时读写大数据。
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代码写得比较实在,调用 HDFS API 的方式也蛮清晰,比如像FileSystem.create()、FileSystem.delete()这些,基本一眼就懂。适合那种手上有点项目急着动工,又不想在细节上卡壳的场景。
哦对,想扩展的话,可以顺着这几个文章看看:
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HDFS 文件读取流程解析,想理解底层原理的可以看看
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