wordcount.java

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。

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

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

Hadoop的计算框架只能处理文本文件，对于图像数据不能直接处理，本代码可以实现将图像文件转换成Mapreduce可以读取的SequenceFile，其中包括单机写入和读取，以及mapreduce读取，是进行分布式处理图像数据的第一步。

用于计算学生的平均成绩，采用的平台是hadoop分布式平台，代码语言是java，这是一个比较基础的hadoop入门的例子，有助于新手熟悉mapreduce原理，难度会比Wordcount大一点点，但基本原理类似，都只需要一个map函数，一个reduce函数。

java实现kmenas算法，有详细的注释，以及MapReduce实现Kmeans算法。 Map每读取一条数据就与聚类中心对比，求出该条记录对应的聚类中心，然后以聚类中心ID为key，该条数据为value将数据输出  利用Reduce的归并功能将相同的key(聚类中心ID相同)归并到一起，集中与该Key对应的数据，求出这些数据的平均值，输出平均值  对比Reduce求出的平均值与原来的聚类中心，如果不相同，将清空原中心的数据文件，将Reduce的结果写到中心文件中

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

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。

提供的是Hadoop系统中的HDFS文件系统的上传下载文件，以及对文件进行操作的的Java代码。提供的是Hadoop系统中的HDFS文件系统的上传下载文件，以及对文件进行操作的的Java代码。提供的是Hadoop系统中的HDFS文件系统的上传下载文件，以及对文件进行操作的的Java代码。提供的是Hadoop系统中的HDFS文件系统的上传下载文件，以及对文件进行操作的的Java代码。

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！