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hadoop 数据分析实践,基于hadoop的大数据分析和处理

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“Hadoop数据分析”PDF下载和在线阅读，数据仓库的大门向Hadoop敞开 。大数据时代，Hadoop分布式处理架构给IT、数据管理和数据分析team带来了新的活力，同时也带来了新的挑战，Hadoop软件处理框架1，Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架 。

1、在 hadoop开发过程中使用过哪些算法 Basic MapReduce Schema计数求和问题陈述:文档很多，每个文档都由一些字段组成 。您需要计算每个字段在所有文档中出现的次数或这些字段的其他统计值 。例如，给定一个日志文件，其中每个记录包含一个响应时间，有必要计算平均响应时间 。解决方案:先说一个简单的例子 。在下面的代码片段中，Mapper每次遇到指定的单词都会将频率记录为1，Reducer逐个遍历这些单词的集合，然后将它们的频率相加 。

DOCD)3 for all termindocdo 4 emit(Termt，count 1)56 Class Reducer 7 Method Reduce(Termt ， Counts基本MapReduce模式计数和求和问题陈述:文档很多，每个文档都由一些字段组成 。您需要计算每个字段在所有文档中出现的次数或这些字段的其他统计值 。例如，给定一个日志文件，其中每个记录包含一个响应时间，有必要计算平均响应时间 。解决方案:先说一个简单的例子 。在下面的代码片段中 ， Mapper每次遇到指定的单词都会将频率记录为1，Reducer逐个遍历这些单词的集合，然后将它们的频率相加 。

DOCD)3 for all termindocdo 4 emit(Termt，count 1)56 Class Reducer 7 Method Reduce(Termt，Counts) 1 。Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架 。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的 。Hadoop之所以可靠 ， 是因为它假设计算元素和存储会出现故障，所以它维护工作数据的多个副本，以确保可以为出现故障的节点重新分配处理 。Hadoop是高效的，因为它以并行方式工作，从而加快了处理速度 。

另外，Hadoop依赖于社区服务器，所以成本相对较低，任何人都可以使用 。Hadoop是一个分布式计算平台，用户可以轻松构建和使用 。用户可以在Hadoop上轻松开发和运行处理海量数据的应用 。它具有以下优点:1 .可靠性高 。Hadoop一点一点存储和处理数据的能力是值得信赖的 。2.高可扩展性 。Hadoop在可用的计算机集群之间分发数据和完成计算任务，可以很容易地扩展到数千个节点 。
【hadoop 数据分析实践,基于hadoop的大数据分析和处理】
2、如何使用Hive

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