【源码】基于Hadoop的分布式数据处理系统

项目简介

本项目是基于Hadoop的分布式数据处理系统，借助Hadoop的HDFS和MapReduce框架处理大规模数据集。项目覆盖数据存储、处理到分析的完整流程，包含HDFS文件操作、MapReduce任务配置与执行、数据压缩与解压缩，以及多种数据处理场景的实现。

项目的主要特性和功能

HDFS模块

• 文件操作：支持文件上传、下载、删除、重命名。
• 流式操作：允许通过流方式进行文件读写。
• API操作：提供基于HDFS API的文件操作接口，满足复杂文件处理需求。

MapReduce模块

• 单词统计：实现基本单词统计，支持使用Combiner局部汇总。
• 流量统计：处理手机流量数据，实现分区输出和排序。
• 数据压缩：支持数据压缩和解压缩，提升数据传输和存储效率。
• 索引生成：通过MapReduce任务生成数据索引，方便数据检索。
• 表连接：实现Reduce Join操作，支持不同数据表连接。
• Web日志处理：处理Web日志数据，提取有效日志行并统计分析。

安装使用步骤

环境准备

1. 安装Hadoop：确保Hadoop集群正确安装并配置。
2. 配置HDFS：设置HDFS配置文件，保证HDFS服务正常运行。
3. 配置MapReduce：设置MapReduce配置文件，保证MapReduce服务正常运行。

项目部署

1. 复制项目：将项目代码复制到本地或Hadoop集群节点。
2. 编译项目：使用Maven编译项目。 bash mvn clean package
3. 上传JAR包：将生成的JAR包上传到Hadoop集群。 bash scp target/hadoop-project.jar hadoop@hadoop-master:/path/to/upload

运行任务

1. 上传数据：将待处理数据上传到HDFS。 bash hadoop fs -put /local/path/to/data /hdfs/path/to/data
2. 执行MapReduce任务：使用Hadoop命令行工具执行任务。 bash hadoop jar hadoop-project.jar com.xu.hadoop.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /input/path /output/path
3. 查看结果：任务完成后，查看HDFS上的输出结果。 bash hadoop fs -cat /output/path/part-r-00000

示例任务

• 单词统计：执行单词统计任务，统计输入文件中单词出现次数。 bash hadoop jar hadoop-project.jar com.xu.hadoop.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /input/path /output/path
• 流量统计：执行流量统计任务，统计手机流量数据并分区输出和排序。 bash hadoop jar hadoop-project.jar com.xu.hadoop.mapreduce.phoneFlow.PhoneFlowDriver /input/path /output/path

按照以上步骤，可在Hadoop集群上轻松部署和运行本项目，实现大规模数据的分布式处理。

下载地址

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