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Hadoop简单应用案例，包括MapReduce、单词统计、HDFS基本操作、web日志分析、Zookeeper基本使用、Hive简单操作等

随机森林 这是 Spark 上随机森林算法的分布式实现。 这与 mllib 中可用的相同算法的实现不同。 在 mllib 中，随机森林算法是通过明智地拆分数据实例来实现的。 此实现是通过明智地拆分数据特征。 这种实现对于具有许多特征的数据非常有用。 我也做了一些即兴创作，删除了一些在这种实现方法中可以避免的类。 一个重要的改进是：现在，randomForest 的用户不需要提供 categoricalFeatureInfo（关于哪些是连续特征，一个分类特征包含多少类别的信息）作为输入。它现在被转换为一个 Option 这个实现会自动检测哪些是连续特征连续特征以及当 categoricalFeatureInfo 在用户输入中被指定为 None 时，分类特征包含多少个类别。

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Spark streaming应用运行7天之后，自动退出，日志显示token for xxx(用户名): HDFS_DELEGATION_TOKEN owner=xxxx@xxxx.com, renewer=yarn, realUser=, issueDate=1581323654722, maxDate=1581928454722, sequenceNumber=6445344, masterKeyId=1583) is expired, current time: 2020-02-17 16:37:40,567+0800 expected renewal time: 2020-02-17

概念 MapReduce是hadoop分布式计算框架。 MapReduce意味着在计算过程中实际分为两大步，Map过程和Reduce过程。 下面以一个统计单词次数简单案例为例: 数据源 Map类 import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; // 案例：统计每一个单词出现的次数 // KEYIN - 这一行的偏移量 --- // VALUEIN

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