찾다
Javajava지도 시간실제 응용을 위한 Java 기초 소개: 빅 데이터의 실제 분석

이 튜토리얼은 Java 기초부터 실제 응용까지 빅데이터 분석 기술을 익히는 데 도움이 됩니다. Java 기본 사항(변수, 제어 흐름, 클래스 등), 빅 데이터 도구(Hadoop 생태계, Spark, Hive) 및 실제 사례(OpenFlights에서 비행 데이터 가져오기)가 포함됩니다. Hadoop을 사용하여 데이터를 읽고 처리하며 항공편 목적지에 대해 가장 빈번한 공항을 분석합니다. Spark를 사용하여 목적지까지의 최신 항공편을 드릴다운하고 찾으세요. Hive를 사용하여 데이터를 대화형으로 분석하고 각 공항의 항공편 수를 계산합니다.

실제 응용을 위한 Java 기초 소개: 빅 데이터의 실제 분석

Java 기초에서 실무까지: 빅 데이터 실무 분석

소개

빅 데이터 시대가 도래하면서 빅 데이터 분석 기술을 익히는 것이 중요해졌습니다. 이 튜토리얼에서는 Java의 기초부터 실용적인 빅 데이터 분석을 위해 Java를 사용하는 방법까지 안내합니다.

Java 기초

  • 변수, 데이터 유형 및 연산자
  • 제어 흐름(if-else, for, while)
  • 클래스, 객체 및 메소드
  • 배열 및 컬렉션(목록, 맵, 세트)

빅 데이터 분석 도구

  • Hadoop 생태계(Hadoop, MapReduce, HDFS)
  • Spark
  • Hive

실제 사례: Java를 사용하여 비행 데이터 분석

1단계: 데이터 가져오기

항공편 다운로드 OpenFlights 데이터세트의 데이터입니다.

2단계: Hadoop을 사용하여 데이터를 읽고 씁니다.

Hadoop 및 MapReduce를 사용하여 데이터를 읽고 처리합니다.

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class FlightStats {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Flight Stats");
        job.setJarByClass(FlightStats.class);

        job.setMapperClass(FlightStatsMapper.class);
        job.setReducerClass(FlightStatsReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        job.waitForCompletion(true);
    }

    public static class FlightStatsMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        @Override
        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] line = value.toString().split(",");
            context.write(new Text(line[1]), new IntWritable(1));
        }
    }

    public static class FlightStatsReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        @Override
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable value : values) {
                sum += value.get();
            }
            context.write(key, new IntWritable(sum));
        }
    }
}

3단계: 추가 분석을 위해 Spark 사용

Spark DataFrame 및 SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 분석합니다.

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class FlightStatsSpark {

    public static void main(String[] args) {
        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Flight Stats Spark").getOrCreate();

        Dataset<Row> flights = spark.read().csv("hdfs:///path/to/flights.csv");

        flights.createOrReplaceTempView("flights");

        Dataset<Row> top10Airports = spark.sql("SELECT origin, COUNT(*) AS count FROM flights GROUP BY origin ORDER BY count DESC LIMIT 10");

        top10Airports.show(10);
    }
}

4단계: Hive 대화형 쿼리 사용

Hive 대화형 쿼리를 사용하여 데이터를 분석합니다.

CREATE TABLE flights (origin STRING, dest STRING, carrier STRING, dep_date STRING, dep_time STRING, arr_date STRING, arr_time STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;

LOAD DATA INPATH 'hdfs:///path/to/flights.csv' OVERWRITE INTO TABLE flights;

SELECT origin, COUNT(*) AS count FROM flights GROUP BY origin ORDER BY count DESC LIMIT 10;

결론

이 튜토리얼을 통해 Java의 기본 사항과 실용적인 빅데이터 분석을 위해 Java를 사용하는 기술을 마스터했습니다. Hadoop, Spark 및 Hive를 이해하면 대규모 데이터 세트를 효율적으로 분석하고 그로부터 귀중한 통찰력을 추출할 수 있습니다.

위 내용은 실제 응용을 위한 Java 기초 소개: 빅 데이터의 실제 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

뜨거운 도구

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU

이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.

DVWA

DVWA

DVWA(Damn Vulnerable Web App)는 매우 취약한 PHP/MySQL 웹 애플리케이션입니다. 주요 목표는 보안 전문가가 법적 환경에서 자신의 기술과 도구를 테스트하고, 웹 개발자가 웹 응용 프로그램 보안 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 돕고, 교사/학생이 교실 환경 웹 응용 프로그램에서 가르치고 배울 수 있도록 돕는 것입니다. 보안. DVWA의 목표는 다양한 난이도의 간단하고 간단한 인터페이스를 통해 가장 일반적인 웹 취약점 중 일부를 연습하는 것입니다. 이 소프트웨어는

SecList

SecList

SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

메모장++7.3.1

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기