2.数据分析
使用 Hadoop 生态系统中的工具(如 MapReduce、Hive、HBase、Spark 等)对数据进行处理和分析。具体任务包括:
(1)将数据集加载到HDFS平台。
(2)使用 MapReduce、Hive 等工具,至少实现以下查询和分析任务:
• 对某一字段的数据进行排序。
• 查询某一字段的最大值或最小值.
• 计算某一字段的平均值。
•可针对数据集的实际情况,计算或查询更为丰富的内容。
完成后将原始数据及操作结果截图,并文字说明你的操作完成的是上述的哪些任务。
Hadoop实训有谁会做有尝
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 追加酬金
- 关注问题
- 邀请回答
-
4条回答 默认 最新
关注 引自免费微信小程序:皆我百晓生
为解决你在Hadoop实训中遇到的问题,这里将详细介绍如何使用Hadoop生态系统中的工具进行数据处理与分析。我们将分步骤地探讨如何将数据加载至HDFS,以及如何利用MapReduce、Hive等工具执行数据排序、查找最大/最小值、计算平均值等任务。
第一步:将数据集加载到HDFS
首先,确保你的Hadoop环境已正确配置。使用
hadoop fs -ls /
命令检查HDFS是否正常工作。接着,通过以下命令将本地数据上传至HDFS:hadoop fs -put local/path/to/data.txt /user/hadoop/
这里的
local/path/to/data.txt
应替换为你的本地文件路径,而/user/hadoop/
是HDFS上的目标目录。第二步:使用MapReduce进行数据处理
1. 数据排序
为了演示数据排序,我们创建一个简单的MapReduce作业。这里提供一个Java示例代码,假设你想根据某字段排序数据。
import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class SortData { public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] fields = value.toString().split(","); word.set(fields[0]); // 假设你想按第一个字段排序 context.write(word, one); } } public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "sort data"); job.setJarByClass(SortData.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }
编译并运行这个程序,确保你的输入和输出路径正确。
2. 查找最大/最小值
对于查找最大值或最小值,可以稍微修改上面的代码,使用自定义的比较器和Reducer来实现。
3. 计算平均值
同样,基于MapReduce计算平均值需要稍微调整Mapper和Reducer逻辑,例如在Reducer中累积总和和计数,然后在最后阶段计算平均值。
第三步:使用Hive进行数据分析
Hive是一个数据仓库工具,它提供了SQL-like的查询语言HQL,使得在Hadoop上进行复杂的数据分析变得容易。
设置Hive表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS mydata ( id INT, name STRING, age INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;
加载数据
LOAD DATA INPATH '/user/hadoop/data.txt' INTO TABLE mydata;
执行查询
-
排序:
SELECT * FROM mydata ORDER BY age;
-
最大值/最小值:
SELECT MAX(age), MIN(age) FROM mydata;
-
平均值:
SELECT AVG(age) FROM mydata;
确保你已经根据实际数据集调整了表结构和字段类型。
完成这些步骤后,你可以将原始数据和操作结果进行截图,并用文字描述你完成的任务。这将有助于展示你对Hadoop生态系统中工具的掌握程度。
解决 无用评论 打赏 举报 编辑记录-
悬赏问题
- ¥15 ocr识别纯数字会将数字翻转,并且会识别成字母
- ¥30 WPF如何实现动态Y轴
- ¥15 关于遇到一个python,django,redis,uwsgi,nginx搭的一个企业微信修改AD密码的平台的问题!
- ¥15 读取parquet文件某一列的数据但是输出是整个列名和格式
- ¥15 机动目标 制导律建模问题
- ¥100 求Java socks 转发实现Demo
- ¥20 随身WiFi移动网络访问不了
- ¥50 RAD_XE11.3获取android11手机的IMEI码
- ¥15 linux的gcc命令报错
- ¥20 如何再GIS用海岸线建立缓冲区