【源码】基于Hadoop MapReduce的分布式数据处理系统

项目简介

本项目是基于Hadoop MapReduce框架的分布式数据处理系统，可处理大规模数据集，实现高效的数据分析与处理。项目覆盖数据输入、处理、输出及结果存储的完整流程，支持数据排序、流量统计、倒排索引构建等多种数据处理任务。

项目的主要特性和功能

1. MapReduce工作机制：
   • MapTask：从输入数据解析key/value对，处理并收集数据，生成数据文件。
   • ReduceTask：从各MapTask拷贝数据，合并排序后写入HDFS。
   • Shuffle机制：在Map和Reduce阶段间进行数据洗牌，保证数据按需分发和排序。
2. YARN资源调度器：
   • YARN基本架构：含ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件。
   • YARN工作机制：MR程序提交到客户端节点，通过YARNRunner申请资源并运行任务。
3. 分布式缓存：支持分布式缓存机制，便于在MapReduce任务中高效共享和访问常用数据。
4. 数据压缩与解压缩：具备数据压缩和解压缩功能，降低数据传输和存储开销。
5. 流量统计与排序：实现网络流量数据的统计和排序，支持自定义分区策略。
6. 倒排索引构建：构建倒排索引，支持文本数据的快速检索和分析。
7. 订单数据处理：处理订单数据，支持数据的分组、排序和聚合操作。
8. 自定义输入输出格式：支持自定义输入输出格式，满足特定数据处理需求。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Hadoop集群，配置HDFS和YARN；确保Java环境已正确安装和配置。
2. 编译项目：使用Maven或Gradle编译项目，生成可执行的JAR文件。
3. 配置输入输出路径：在代码中配置输入数据路径和输出结果路径，确保路径在HDFS上有效。
4. 提交任务：使用Hadoop命令行工具或Hadoop API提交MapReduce任务，示例命令：hadoop jar your-jar-file.jar com.littlely.mr.your.MainClass input-path output-path。
5. 查看结果：任务完成后，在指定的输出路径下查看处理结果。

下载地址

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