25、利用Mongo - Hadoop连接器进行数据处理与MapReduce作业实践

利用Mongo - Hadoop连接器进行数据处理与MapReduce作业实践

在大数据处理领域,Hadoop和MongoDB都是非常重要的工具。Hadoop提供了强大的分布式计算能力,而MongoDB则是一个灵活的文档数据库。将它们结合使用,可以充分发挥两者的优势,实现高效的数据处理和分析。本文将详细介绍如何使用Mongo - Hadoop连接器执行MapReduce作业,以及如何编写自己的Hadoop MapReduce作业。

1. 执行首个Mongo - Hadoop连接器示例MapReduce作业

在这个部分,我们将学习如何从源代码构建Mongo - Hadoop连接器,并设置Hadoop以独立模式运行示例。

1.1 准备工作
  • Hadoop选择 :使用Apache Hadoop(http://hadoop.apache.org/),安装在Ubuntu Linux上。对于生产环境,Hadoop通常运行在Linux环境,Windows未经过生产系统测试,但可用于开发。Windows用户可安装VirtualBox(https://www.virtualbox.org/)创建Linux环境并安装Hadoop。
  • Git客户端 :用于将Mongo - Hadoop连接器的仓库克隆到本地文件系统,安装方法参考http://git - scm.com/book/en/Getting - Started - Installing - Git。
  • MongoDB安装 :在操作系统上安装MongoD
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