java框架在大数据分析中的作用和潜力（java大数据

public class LogAnalyzerMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { 内容来自zvvq

private static final IntWritable ONE = new IntWritable(1);

zvvq.cn

@Override

内容来自zvvq，别采集哟

public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

// 解析日志记录并提取 IP 地址 内容来自zvvq

String ipAddress = ...;

// 发射 IP 地址和计数 1

本文来自zvvq

context.write(new Text(ipAddress), ONE);

zvvq.cn

}

} 内容来自samhan666

public class LogAnalyzerReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

@Override

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { 内容来自zvvq，别采集哟

// 累加每个 IP 地址的计数

内容来自zvvq，别采集哟

int count = 0;

内容来自samhan

for (IntWritable value : values) {

count += value.get();

} 本文来自zvvq

// 发射 IP 地址和总计数 zvvq.cn

context.write(key, new IntWritable(count)); zvvq.cn

}

copyright zvvq

}

// 创建 SparkSession

SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("SparkSQLExample").getOrCreate(); copyright zvvq

// 加载 CSV 文件

copyright zvvq

DataFrame df = spark.read().csv("file.csv");

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// 注册临时视图

zvvq好，好zvvq

df.createOrReplaceTempView("table"); 内容来自zvvq

// 执行 SQL 查询

内容来自samhan666

DataFrame result = spark.sql("SELECT * FROM table WHERE column_name = value"); zvvq好，好zvvq

// 输出结果

zvvq好，好zvvq

result.show();

内容来自samhan666