1，商城：是单商家，多买家的商城系统。数据库是mysql，语言java。2，sqoop1.9.33：在mysql和hadoop中交换数据。3，hadoop2.2.0：这里用于练习的是伪分布模式。4，完成内容：喜欢该商品的人还喜欢，相同购物喜好的好友推荐。1，通过sqoop从mysql中将“用户收藏商品”（这里用的是用户收藏商品信息表作为推荐系统业务上的依据，业务依据可以很复杂。这里主要介绍推荐系统的基本原理，所以推荐依据很简单）的表数据导入到hdfs中。2，用MapReduce实现推荐算法。3，通过sqoop将推荐系统的结果写回mysql。4，java商城通过推荐系统的数据实现<喜欢该商品的人

完整的Hadoop分布式文件系统架构，以及源码分析报告

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云计算大作业使用Hadoop对美国新冠肺炎疫情数据分析项目。 实验内容 统计指定日期下，美国每个州的累计确诊人数和累计死亡人数。 对实验1的结果按累计确诊人数进行倒序排序。（重写排序规则） 对实验1的结果再运算，统计截止指定日期，全美各州的病死率。病死率 = 死亡数/确诊数。 统计美国截止每日的累计确诊人数和累计死亡人数。做法是以date作为分组字段，对cases和deaths字段进行汇总统计。 对实验4的结果再运算，统计美国每日的新增确诊人数和新增死亡人数。因为新增数=今日数-昨日数，所以考虑使用自连接，连接条件是t1.date = t2.date + 1，然后使用t1.totalCases – t2.totalCases计算该日新增。 对实验4的结果再运算，统计美国截止当日的病死率。 将美国不同州的疫情数据输出到不同文件，属于同一个州的各个县输出到同一个结果文件中。（重写排序规则，重写分区规则）。 统计指定日期下，美国每个州的确诊案例最多前N（TopN）的县。（重写排序规则，重写分组规则）

hadoop入门学习 mapreduce求解 天气数据 2002年整年数据的最高气温

关键字：Linux  CentOS  Hadoop  Java   版本：  CentOS7  Hadoop2.8.0  JDK1.8   说明：Hadoop从版本2开始加入了Yarn这个资源管理器，Yarn并不需要单独安装。只要在机器上安装了JDK就可以直接安装Hadoop，单纯安装Hadoop并不依赖Zookeeper之类的其他东西。

Hadoop集群搭建及Hive的安装与使用文档，详细记录操作步骤，该文档对于大数据平台搭建，及现场实施人员有非常大的帮助，使刚接触的人员，很容易上手。

资源包含文件：lunwen文档+任务书+开题报告+文献综述+答辩PPT+项目源码及数据库文件 本系统利用大数据技术，合理的为用户做出推荐，推荐的结果可靠程度很高，这就是我的优势所在，因为它和一般的推荐系统的推荐算法不太一样，我的推荐算法是利用Hadoop技术写的，我们可以利用Hadoop集群的高吞吐量，一次读取多次写入等特点进行大数据处理，我们也可以通过JDBC编程直接把推荐结果写入到Mysql数据库，等我们用到时再把它读出来。 而且系统首页利用CSS/DIV 技术的结合，让页面动感展示，效果很不错，我利用JSP做的页面展示，页面整体构想简单明了，各种优惠活动都在首页，一眼就能看到。 采用C/S架构，使用Java Spring MVC架构 开发平台：Eclipse 操作系统：Ubuntu16-04 数据库服务器：Mysql 使用技术：Java 、Jsp、Mysql、Hadoop 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122768619?spm=1001.2014.3001.5502

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