MapReduce 实战练习

MapReduce 的基础实战内容，讲得还挺明白的。你要是刚接触大数据，或者正准备搞点 Hadoop 的项目，这资源挺合适的。里面有基本的概念、流程，还有点实操的味道，读完不至于一脸懵。 Hadoop 的 MapReduce框架，核心就是把大任务拆小、再合并结果。听起来像分组开会再集体总结吧？嗯，就是这个意思。代码部分还好，不难，一般 Java 就能上。 推荐几个相关的资料，一起搭着看更有感觉：大数据：Hadoop MapReduce 基础和算法设计，理论+算法，讲得清楚；MapReduce 实战，偏实战派，适合动手党；电影网站用户性别预测这个也蛮有意思，适合做个课程小项目。 如果你刚开始学，

本指南提供 11 个 MapReduce 实例，涵盖在 Hadoop 分布式环境中的编程实践。内容详细易懂，适合新手入门学习 MapReduce 开发。

这份 Notebook 提供了丰富的 Python Pandas 函数库应用实例，助你提升数据处理和分析技能。

Hadoop 的日志项目，蛮适合用来练练 MapReduce。压缩包叫，里面是一个挺完整的实战例子，核心就是拿 Web 日志来开刀。你会看到怎么用 Java 写Mapper和Reducer，怎么配置Job提交到集群。嗯，日志内容也挺常见的，IP、时间戳、URL 一大堆，有点经验的朋友上手应该不难。 Web 日志的格式关键，别小看这一步。你得先一下，比如说清洗脏数据、挑掉 404 之类的无效求。在Mapper里搞点正则提取，把 IP、URL 这些字段拆出来，生成key-value对。比如key是 URL，value是 1，用来统计访问次数。逻辑简单，但量大，用 Hadoop 刚好。 MapRed

深入浅出MapReduce 本指南带您探索Hadoop生态系统的基石——MapReduce。从并行计算的基本原理到实际应用场景，我们将逐步揭开MapReduce的神秘面纱。 核心概念解析 MapReduce编程模型 数据分片与任务调度 Shuffle与排序机制 容错处理 实战案例 通过典型案例分析，例如词频统计、数据去重等，演示如何利用MapReduce解决实际问题，并提供代码示例和优化技巧。 进阶学习 MapReduce性能调优 与其他Hadoop组件集成 高级MapReduce API

MySQL实战练习项目是帮助学习者深入理解MySQL数据库应用的实践项目，通过实际操作提升技能。

HiveSQL 的实战题挺适合刚接触大数据仓库的前端或者数据开发了解一下。文档里的题目不难，但都贴近实战场景，像学生成绩对比那题，用到了JOIN和条件过滤，练手刚刚好。还附带了建表、加载数据的基本语法，照着敲一遍思路就通了。学生表、课程表和成绩表这种结构其实挺常见的，用 HiveSQL 跑一跑，理解数据仓库里的关联逻辑挺有。查询“01 比 02 课程高分”的题目，也能顺便熟练下LEFT JOIN和WHERE条件的组合。还有个比较实用的点是，文件加载用的load data local inpath语句，不用你写复杂的导入逻辑，直接搞定。日常测试用挺方便的。如果你正想熟悉 Hive 或者 SQL

从零开始：构建MapReduce程序的Eclipse开发环境 这份学习笔记将引导你逐步搭建Eclipse下的MapReduce开发环境，并编写、运行你的第一个MapReduce程序。 准备工作 确保已安装Java环境 下载并配置Hadoop 安装Eclipse IDE 配置Eclipse 安装Hadoop插件: 从Eclipse Marketplace搜索并安装 Hadoop Eclipse Plugin。 配置Hadoop安装路径: 在Eclipse中，打开 Window > Preferences > Hadoop Map/Reduce，设置Hadoop安装路径。 新建MapRedu

专为 SQL Server 新手量身打造的基础练习题，助你夯实查询知识，完成全部练习，查询技能轻松掌握！