Hadoop的分割程序

使用Hadoop中的MapReduce计算框架可以对数字文本分析及求和，当遇到大规模数据时，使用别的编程语言会使得计算过程变得复杂，但使用MapReduce并行计算框架只需编写map函数和reduce函数即可，简单方便。

1) 求各个部门的总工资 2) 求各个部门的人数和平均工资 3) 求每个部门最早进入公司的员工姓名 4) 求各个城市的员工的总工资 5) 列出工资比上司高的员工姓名及其工资 6) 列出工资比公司平均工资要高的员工姓名及其工资 7) 列出名字以J开头的员工姓名及其所属部门名称 8) 列出工资最高的头三名员工姓名及其工资 9) 将全体员工按照总收入（工资+提成）从高到低排列，要求列出姓名及其总收入 10) 如果每位员工只能和他的直接上司，直接下属，同一部门的同事交流，求任何两名员工之间若要进行信息传递所需要经过的中间节点数。

1、WordCountMap类继承了org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper，4个泛型类型分别是map函数输入key的类型，输入value的类型，输出key的类型，输出value的类型。 2、WordCountReduce类继承了org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer，4个泛型类型含义与map类相同。 3、map的输出类型与reduce的输入类型相同，而一般情况下，map的输出类型与reduce的输出类型相同，因此，reduce的输入类型与输出类型相同。 4、hadoop根据以下代码确定输入内容的格式：

MapReduce实现大矩阵乘法 ，即把一个大的矩阵分解成两个矩阵，通过计算两个小的矩阵就可以获得大的矩阵，可以很有效地解决大数据存储的问题。

资源描述在Hadoop程序的例子。程序显示我们如何在Hadoop的MapReduce程序使用一个分区。这是一个课堂上的例子，我从我们的教练机上知道了。这是一个非常简单的代码版本，我可以肯定的，看到你们所有人都很容易理解。快乐学习

wordcount的源码,是在hadoop的环境下实现的，稍微做了点改进，这个算作是hadoop环境下的helloworld的程序，希望能给大家带来帮助

用于hadoop0.22.0的分布式纠删编码，是对原始hadoop0.22.0的改进版本，大大提高数据恢复速度，非常高效。

基于hadoop的web访问记录分析,主要实现：1.页面访问量统计 2.页面独立IP的访问统计  3.用户每小时PV的统计  4.用户来源域名的统计 5.用户的访问设备统计

连接 HBASE和MongoDB的驱动程序，配置后可直接导数据。很好用。

ont-style:normal;font-variant:normal;"突然之间， 大数据一下子就“火”了， 开源软件 Hadoop 也因此水涨船高 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报