MapReduce编程初级实践

最新推荐文章于 2025-10-02 10:52:55 发布

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#hadoop

本文介绍了MapReduce编程的初级实践，涵盖文件合并与去重、数据排序及信息挖掘。通过实验，学习如何使用MapReduce解决数据处理问题，包括在Hadoop环境中上传、复制和删除文件，以及编写程序实现对输入文件的排序和表格信息挖掘。

MapReduce编程初级实践

1.通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；
2.掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。

1.编程实现文件合并和去重操作

参考 MapReduce编程初级实践
记住要让A.txt和B.txt都放在 usr/local/hadoop/input 里面，然后确保 usr/local/hadoop 下面没有output这个文件
如下图所示：
在这里插入图片描述

1.上传文件到hadoop

hadoop fs -put scr dst

2.复制文件到hadoop

hadoop fs -copyFromLocal -f scr dst

3.删除hadoop的某个文件

hadoop fs -rm file

4.删除hadoop的某个文件及里面的文件和文件夹（递归删除）

hadoop fs -rm -r file

2. 编写程序实现对输入文件的排序

参考 MapReduce编程初级实践
记住要让1.txt和2.txt都放在 usr/local/hadoop/input 里面，然后确保 usr/local/hadoop 下面没有 output 这个文件

此处省略图片
图

3. 对给定的表格进行信息挖掘

参考 Hadoop实验——MapReduce编程
记住要让child-parent.txt都放在 usr/local/hadoop/input3 里面，然后确保 usr/local/hadoop 下面没有 output3 这个文件
此处也有图
图

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