MapReduce实现大矩阵乘法

hadoop入门程序，方便学习。Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce，而两者只是理论基础，不是具体可使用的高级应用，Hadoop旗下有很多经典子项目，比如HBase、Hive等，这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。要想了解Hadoop，就必须知道HDFS和MapReduce是什么。我的程序里有入门介绍

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。

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

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。

Hadoop2.0.入门案例。很实用，想要学习大数据的同学抓紧，里面有自己的学习心得！

代码中利用Hbase相关的API，包括对HBase的增删改查等操作，对于初学者学习HBase能够起到作用。 前提是导入hadoop和hbase相关的jar包，可以在hadoop集群上面下载

hadoop2.5.1-workCount-源码,导入eclipse可直接运行。有需求的可以一起研究一下。

将电信实时日志  根据正则提取 然后通过mr合并，按类区分。 第一类：2016-06-02 23:44:32[02 00:27:16,496 INFO ] - [Topic2Queue.java]-[com.tydic.rtaBc.msgPrep.Topic2Queue$TopicThread]-[run]-[140] -  [消息发送完成****开始时间:1464798436495 结束时间:1464798436496 发送耗时毫秒:1 消息内容:PROD_OFFER_STRA_INST_553#|20160602002715000#|1588772703#|2#|2#|553#|52404686#~256902779#~0#~1763220#~20120829000000#~20170731000000#~48819113#~#~0#~1#~55302972867#~#~24#~1000#~553#~20120829175149#~#~20120829175102#~1#~11] 103002103002009103002009001Topic2Queue174_58_61134.64.115.174file 第二类：[0624 17:12:40 047 INFO ] com.tydic.rtaBc.msgPrep.MsgPrep -  [@PH] [2016-06-24 17:12:40] [40-92815B5A8001-RTA1-29928958696021756] [P_1_MR] [1] [OFFER_PROD_INST_REL_554#|20160624170210000#|823943705#|1#|2#|554#|179490421#~286955326#~277480107#~554#~20160624170210#~20160624170210#~555913462#~A1#~286955326#~0#~#~#~#~#~70911#~12#~0#~0]  第三类：103002103002009

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

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。