XiaoZhi_C的博客

本文介绍了10个基于Hadoop MapReduce的经典数据处理案例，涵盖wordcount统计、数据去重、求平均值/最大值、流量统计、分区计算、排序等常见需求。案例使用Hadoop 3.1.3环境，通过Mapper和Reducer实现数据处理逻辑，包括自定义分区、全排序等高级功能。每个案例包含需求说明、示例数据和预期输出，展示了MapReduce在文本处理、数值计算、数据聚合等场景的应用。案例代码结构清晰，涉及数据清洗、统计分析、排序优化等大数据处理核心功能，为学习MapReduce编程提供了实用参考。

在master节点执行命令，创建jdk安装目录“/data/jdk”和Hadoop安装目录“/data/hadoop”，执行ls命令查看创建的目录。提交创建目录的命令和查看的结果截图；在master节点执行tar命令（请确保在解压缩文件时，不要保留原始文件路径中的第一个目录层级），将节点中“/opt”目录下jdk安装文件解压到节点中的“/data/jdk”目录，将Hadoop安装文件解压到节点中的“/data/hadoop”目录，执行ls命令分别查看解压后的文件。提交解压命令和查看的结果截图；