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> {

zvvq

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

@Override

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

zvvq好，好zvvq

// 解析日志记录并提取 IP 地址 zvvq好，好zvvq

String ipAddress = ...; 本文来自zvvq

// 发射 IP 地址和计数 1

context.write(new Text(ipAddress), ONE); 内容来自zvvq

}

} 本文来自zvvq

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

内容来自zvvq，别采集哟

@Override

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

// 累加每个 IP 地址的计数

int count = 0; zvvq.cn

for (IntWritable value : values) {

内容来自zvvq，别采集哟

count += value.get(); 内容来自zvvq，别采集哟

}

zvvq.cn

// 发射 IP 地址和总计数

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

} zvvq

} zvvq

// 创建 SparkSession

zvvq.cn

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

// 加载 CSV 文件

DataFrame df = spark.read().csv("file.csv"); 内容来自zvvq

// 注册临时视图 内容来自zvvq

df.createOrReplaceTempView("table");

内容来自zvvq，别采集哟

// 执行 SQL 查询

zvvq.cn

DataFrame result = spark.sql("SELECT FROM table WHERE column_name = value"); 内容来自zvvq，别采集哟

// 输出结果

result.show();

copyright zvvq