▍1. SolrMongoImporter-master
连接 HBASE和MongoDB的驱动程序，配置后可直接导数据。很好用。
更多选项
▍2. java版kmeans算法以及mapreduces实现
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
▍3. web访问记录分析
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
▍4. wordcount.java
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
▍5. 图像文件转换为MapReduce可以读写的二进制文件代码
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。
▍6. hadoopTest
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：
▍7. hadoop 计算平均成绩
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。
▍8. CRS编码
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。
▍9. hiped2_sourcecode.zip
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
▍10. hdfs文件系统操作
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。
▍11. 基于hadoop的单词计数
package org.apache.hadoop; import java.io.IOException; import java.text.DecimalFormat; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.jobcontrol.ControlledJob; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.jobcontrol.JobControl; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class WordCount {
▍12. hahoop源码
hadoop 源代码
▍13. Hadoop2.0入门案例
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！
▍14. 分析部门员工的情况
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。
▍15. hadoop入门程序
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
▍16. mahout实战中k-means源码
mahout是一个开源的机器学习平台！mahout实战这本书详细的讲解了mahout的原理并且介绍了相应算法的实例。本文件包含了该书的相应实例的相应源码。
▍17. 基于MapReduce的大量数据求和
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。
▍18. HBase增删改查等相关操作
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
▍19. hadoop-workCount-源码
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。
▍20. MapReduce实现大矩阵乘法
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。
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