map reduce相关程序
Test_1.java
/**
* Hadoop网络课程模板程序
* 编写者：James
*/ import java.io.IOException;
import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; /**
* 无Reducer版本
*/
public class Test_1 extends Configured implements Tool { /**
* 计数器
* 用于计数各种异常数据
*/
enum Counter
{
LINESKIP, //出错的行
} /**
* MAP任务
*/
public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, Text>
{
public void map ( LongWritable key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException
{
String line = value.toString(); //读取源数据 try
{
//数据处理
String [] lineSplit = line.split(" ");
String month = lineSplit[0];
String time = lineSplit[1];
String mac = lineSplit[6];
Text out = new Text(month + ' ' + time + ' ' + mac); context.write( NullWritable.get(), out); //输出
}
catch ( java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException e )
{
context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1); //出错令计数器+1
return;
}
}
} @Override
public int run(String[] args) throws Exception
{
Configuration conf = getConf(); Job job = new Job(conf, "Test_1"); //任务名
job.setJarByClass(Test_1.class); //指定Class FileInputFormat.addInputPath( job, new Path(args[0]) ); //输入路径
FileOutputFormat.setOutputPath( job, new Path(args[1]) ); //输出路径 job.setMapperClass( Map.class ); //调用上面Map类作为Map任务代码
job.setOutputFormatClass( TextOutputFormat.class );
job.setOutputKeyClass( NullWritable.class ); //指定输出的KEY的格式
job.setOutputValueClass( Text.class ); //指定输出的VALUE的格式 job.waitForCompletion(true); //输出任务完成情况
System.out.println( "任务名称：" + job.getJobName() );
System.out.println( "任务成功：" + ( job.isSuccessful()?"是":"否" ) );
System.out.println( "输入行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_INPUT_RECORDS").getValue() );
System.out.println( "输出行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_OUTPUT_RECORDS").getValue() );
System.out.println( "跳过的行：" + job.getCounters().findCounter(Counter.LINESKIP).getValue() ); return job.isSuccessful() ? 0 : 1;
} /**
* 设置系统说明
* 设置MapReduce任务
*/
public static void main(String[] args) throws Exception
{ //判断参数个数是否正确
//如果无参数运行则显示以作程序说明
if ( args.length != 2 )
{
System.err.println("");
System.err.println("Usage: Test_1 < input path > < output path > ");
System.err.println("Example: hadoop jar ~/Test_1.jar hdfs://localhost:9000/home/james/Test_1 hdfs://localhost:9000/home/james/output");
System.err.println("Counter:");
System.err.println("\t"+"LINESKIP"+"\t"+"Lines which are too short");
System.exit(-1);
} //记录开始时间
DateFormat formatter = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" );
Date start = new Date(); //运行任务
int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new Test_1(), args); //输出任务耗时
Date end = new Date();
float time = (float) (( end.getTime() - start.getTime() ) / 60000.0) ;
System.out.println( "任务开始：" + formatter.format(start) );
System.out.println( "任务结束：" + formatter.format(end) );
System.out.println( "任务耗时：" + String.valueOf( time ) + " 分钟" ); System.exit(res);
}
}
Test_1数据
Apr 23 11:49:54 hostapd: wlan0: STA 14:7d:c5:9e:fb:84
Apr 23 11:49:52 hostapd: wlan0: STA 74:e5:0b:04:28:f2
Apr 23 11:49:50 hostapd: wlan0: STA cc:af:78:cc:d5:5d
Apr 23 11:49:44 hostapd: wlan0: STA cc:af:78:cc:d5:5d
Apr 23 11:49:43 hostapd: wlan0: STA 74:e5:0b:04:28:f2
Apr 23 11:49:42 hostapd: wlan0: STA 14:7d:c5:9e:fb:84
Test_2.java
/**
* Hadoop网络课程模板程序
* 编写者：James
*/ import java.io.IOException;
import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; /**
* 有Reducer版本
*/
public class Test_2 extends Configured implements Tool { /**
* 计数器
* 用于计数各种异常数据
*/
enum Counter
{
LINESKIP, //出错的行
} /**
* MAP任务
*/
public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>
{
public void map ( LongWritable key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException
{
String line = value.toString(); //读取源数据 try
{
//数据处理
String [] lineSplit = line.split(" ");
String anum = lineSplit[0];
String bnum = lineSplit[1]; context.write( new Text(bnum), new Text(anum) ); //输出
}
catch ( java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException e )
{
context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1); //出错令计数器+1
return;
}
}
} /**
* REDUCE任务
*/
public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text>
{
public void reduce ( Text key, Iterable<Text> values, Context context ) throws IOException, InterruptedException
{
String valueString;
String out = ""; for ( Text value : values )
{
valueString = value.toString();
out += valueString + "|";
} context.write( key, new Text(out) );
}
} @Override
public int run(String[] args) throws Exception
{
Configuration conf = getConf(); Job job = new Job(conf, "Test_2"); //任务名
job.setJarByClass(Test_2.class); //指定Class FileInputFormat.addInputPath( job, new Path(args[0]) ); //输入路径
FileOutputFormat.setOutputPath( job, new Path(args[1]) ); //输出路径 job.setMapperClass( Map.class ); //调用上面Map类作为Map任务代码
job.setReducerClass ( Reduce.class ); //调用上面Reduce类作为Reduce任务代码
job.setOutputFormatClass( TextOutputFormat.class );
job.setOutputKeyClass( Text.class ); //指定输出的KEY的格式
job.setOutputValueClass( Text.class ); //指定输出的VALUE的格式 job.waitForCompletion(true); //输出任务完成情况
System.out.println( "任务名称：" + job.getJobName() );
System.out.println( "任务成功：" + ( job.isSuccessful()?"是":"否" ) );
System.out.println( "输入行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_INPUT_RECORDS").getValue() );
System.out.println( "输出行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_OUTPUT_RECORDS").getValue() );
System.out.println( "跳过的行：" + job.getCounters().findCounter(Counter.LINESKIP).getValue() ); return job.isSuccessful() ? 0 : 1;
} /**
* 设置系统说明
* 设置MapReduce任务
*/
public static void main(String[] args) throws Exception
{ //判断参数个数是否正确
//如果无参数运行则显示以作程序说明
if ( args.length != 2 )
{
System.err.println("");
System.err.println("Usage: Test_2 < input path > < output path > ");
System.err.println("Example: hadoop jar ~/Test_2.jar hdfs://localhost:9000/home/james/Test_2 hdfs://localhost:9000/home/james/output");
System.err.println("Counter:");
System.err.println("\t"+"LINESKIP"+"\t"+"Lines which are too short");
System.exit(-1);
} //记录开始时间
DateFormat formatter = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" );
Date start = new Date(); //运行任务
int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new Test_2(), args); //输出任务耗时
Date end = new Date();
float time = (float) (( end.getTime() - start.getTime() ) / 60000.0) ;
System.out.println( "任务开始：" + formatter.format(start) );
System.out.println( "任务结束：" + formatter.format(end) );
System.out.println( "任务耗时：" + String.valueOf( time ) + " 分钟" ); System.exit(res);
}
}
Test_2数据
13599999999 10086
13899999999 120
13944444444 13800138000
13722222222 13800138000
18800000000 120
13722222222 10086
18944444444 10086
Exercise_1.java
/**
* Hadoop网络课程作业程序
* 编写者：James
*/ import java.io.IOException;
import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; public class Exercise_1 extends Configured implements Tool { /**
* 计数器
* 用于计数各种异常数据
*/
enum Counter
{
LINESKIP, //出错的行
} /**
* MAP任务
*/
public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, Text>
{
public void map ( LongWritable key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException
{
String line = value.toString(); //读取源数据 try
{
//数据处理
String [] lineSplit = line.split(" ");
String month = lineSplit[0];
String time = lineSplit[1];
String mac = lineSplit[6]; /** 需要注意的部分 **/ String name = context.getConfiguration().get("name");
Text out = new Text(name + ' ' + month + ' ' + time + ' ' + mac); /** 需要注意的部分 **/ context.write( NullWritable.get(), out); //输出
}
catch ( java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException e )
{
context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1); //出错令计数器+1
return;
}
}
} @Override
public int run(String[] args) throws Exception
{
Configuration conf = getConf(); /** 需要注意的部分 **/ conf.set("name", args[2]); /** 需要注意的部分 **/ Job job = new Job(conf, "Exercise_1"); //任务名
job.setJarByClass(Exercise_1.class); //指定Class FileInputFormat.addInputPath( job, new Path(args[0]) ); //输入路径
FileOutputFormat.setOutputPath( job, new Path(args[1]) ); //输出路径 job.setMapperClass( Map.class ); //调用上面Map类作为Map任务代码
job.setOutputFormatClass( TextOutputFormat.class );
job.setOutputKeyClass( NullWritable.class ); //指定输出的KEY的格式
job.setOutputValueClass( Text.class ); //指定输出的VALUE的格式 job.waitForCompletion(true); //输出任务完成情况
System.out.println( "任务名称：" + job.getJobName() );
System.out.println( "任务成功：" + ( job.isSuccessful()?"是":"否" ) );
System.out.println( "输入行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_INPUT_RECORDS").getValue() );
System.out.println( "输出行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_OUTPUT_RECORDS").getValue() );
System.out.println( "跳过的行：" + job.getCounters().findCounter(Counter.LINESKIP).getValue() ); return job.isSuccessful() ? 0 : 1;
} /**
* 设置系统说明
* 设置MapReduce任务
*/
public static void main(String[] args) throws Exception
{ //判断参数个数是否正确
//如果无参数运行则显示以作程序说明
if ( args.length != 3 )
{
System.err.println("");
System.err.println("Usage: Test_1 < input path > < output path > < name >");
System.err.println("Example: hadoop jar ~/Test_1.jar hdfs://localhost:9000/home/james/Test_1
hdfs://localhost:9000/home/james/output hadoop");
System.err.println("Counter:");
System.err.println("\t"+"LINESKIP"+"\t"+"Lines which are too short");
System.exit(-1);
} //记录开始时间
DateFormat formatter = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" );
Date start = new Date(); //运行任务
int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new Exercise_1(), args); //输出任务耗时
Date end = new Date();
float time = (float) (( end.getTime() - start.getTime() ) / 60000.0) ;
System.out.println( "任务开始：" + formatter.format(start) );
System.out.println( "任务结束：" + formatter.format(end) );
System.out.println( "任务耗时：" + String.valueOf( time ) + " 分钟" ); System.exit(res);
}
}
result_1
hadoop Apr 23 14:7d:c5:9e:fb:84
hadoop Apr 23 74:e5:0b:04:28:f2
hadoop Apr 23 cc:af:78:cc:d5:5d
hadoop Apr 23 cc:af:78:cc:d5:5d
hadoop Apr 23 74:e5:0b:04:28:f2
hadoop Apr 23 14:7d:c5:9e:fb:84
Exercise_2.java
/**
* Hadoop网络课程作业程序
* 编写者：James
*/ import java.io.IOException;
import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; public class Exercise_2 extends Configured implements Tool { /**
* 计数器
* 用于计数各种异常数据
*/
enum Counter
{
LINESKIP, //出错的行
} /**
* MAP任务
*/
public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, Text>
{ /** 需要注意的部分 **/ private String name;
public void setup ( Context context )
{
this.name = context.getConfiguration().get("name"); //读取名字
} /** 需要注意的部分 **/ public void map ( LongWritable key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException
{
String line = value.toString(); //读取源数据 try
{
//数据处理
String [] lineSplit = line.split(" ");
String month = lineSplit[0];
String time = lineSplit[1];
String mac = lineSplit[6]; /** 需要注意的部分 **/ Text out = new Text(this.name + ' ' + month + ' ' + time + ' ' + mac); /** 需要注意的部分 **/ context.write( NullWritable.get(), out); //输出
}
catch ( java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException e )
{
context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1); //出错令计数器+1
return;
}
}
} @Override
public int run(String[] args) throws Exception
{
Configuration conf = getConf(); /** 需要注意的部分 **/ conf.set("name", args[2]); /** 需要注意的部分 **/ Job job = new Job(conf, "Exercise_2"); //任务名
job.setJarByClass(Exercise_2.class); //指定Class FileInputFormat.addInputPath( job, new Path(args[0]) ); //输入路径
FileOutputFormat.setOutputPath( job, new Path(args[1]) ); //输出路径 job.setMapperClass( Map.class ); //调用上面Map类作为Map任务代码
job.setOutputFormatClass( TextOutputFormat.class );
job.setOutputKeyClass( NullWritable.class ); //指定输出的KEY的格式
job.setOutputValueClass( Text.class ); //指定输出的VALUE的格式 job.waitForCompletion(true); //输出任务完成情况
System.out.println( "任务名称：" + job.getJobName() );
System.out.println( "任务成功：" + ( job.isSuccessful()?"是":"否" ) );
System.out.println( "输入行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_INPUT_RECORDS").getValue() );
System.out.println( "输出行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_OUTPUT_RECORDS").getValue() );
System.out.println( "跳过的行：" + job.getCounters().findCounter(Counter.LINESKIP).getValue() ); return job.isSuccessful() ? 0 : 1;
} /**
* 设置系统说明
* 设置MapReduce任务
*/
public static void main(String[] args) throws Exception
{ //判断参数个数是否正确
//如果无参数运行则显示以作程序说明
if ( args.length != 3 )
{
System.err.println("");
System.err.println("Usage: Test_1 < input path > < output path > < name >");
System.err.println("Example: hadoop jar ~/Test_1.jar hdfs://localhost:9000/home/james/Test_1
hdfs://localhost:9000/home/james/output hadoop");
System.err.println("Counter:");
System.err.println("\t"+"LINESKIP"+"\t"+"Lines which are too short");
System.exit(-1);
} //记录开始时间
DateFormat formatter = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" );
Date start = new Date(); //运行任务
int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new Exercise_2(), args); //输出任务耗时
Date end = new Date();
float time = (float) (( end.getTime() - start.getTime() ) / 60000.0) ;
System.out.println( "任务开始：" + formatter.format(start) );
System.out.println( "任务结束：" + formatter.format(end) );
System.out.println( "任务耗时：" + String.valueOf( time ) + " 分钟" ); System.exit(res);
}
}
改写test_2
/**
* Hadoop网络课程模板程序
* 编写者：James
*/ import java.io.IOException;
import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; /**
* 有Reducer版本
*/
public class Test_2 extends Configured implements Tool { /**
* 计数器
* 用于计数各种异常数据
*/
enum Counter
{
LINESKIP, //出错的行
} /**
* MAP任务
*/
public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>
{
public void map ( LongWritable key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException
{
String line = value.toString(); //读取源数据 try
{
//数据处理
String [] lineSplit = line.split(" ");
String anum = lineSplit[0];
String bnum = lineSplit[1]; context.write( new Text(bnum), new Text(anum) ); //输出
}
catch ( java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException e )
{
context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1); //出错令计数器+1
return;
}
}
} /**
* REDUCE任务
*/
public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text>
{
public void reduce ( Text key, Iterable<Text> values, Context context ) throws IOException, InterruptedException
{
String valueString;
String out = ""; String name = context.getConfiguration().get("name"); for ( Text value : values )
{
valueString = value.toString();
out += valueString + "|";
} context.write( key, new Text(out) + "|" + name );
}
} @Override
public int run(String[] args) throws Exception
{
Configuration conf = getConf(); conf.set("name", args[2]); Job job = new Job(conf, "Test_2"); //任务名
job.setJarByClass(Test_2.class); //指定Class FileInputFormat.addInputPath( job, new Path(args[0]) ); //输入路径
FileOutputFormat.setOutputPath( job, new Path(args[1]) ); //输出路径 job.setMapperClass( Map.class ); //调用上面Map类作为Map任务代码
job.setReducerClass ( Reduce.class ); //调用上面Reduce类作为Reduce任务代码
job.setOutputFormatClass( TextOutputFormat.class );
job.setOutputKeyClass( Text.class ); //指定输出的KEY的格式
job.setOutputValueClass( Text.class ); //指定输出的VALUE的格式 job.waitForCompletion(true); //输出任务完成情况
System.out.println( "任务名称：" + job.getJobName() );
System.out.println( "任务成功：" + ( job.isSuccessful()?"是":"否" ) );
System.out.println( "输入行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_INPUT_RECORDS").getValue() );
System.out.println( "输出行数：" + job.getCounters().findCounter("org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter", "MAP_OUTPUT_RECORDS").getValue() );
System.out.println( "跳过的行：" + job.getCounters().findCounter(Counter.LINESKIP).getValue() ); return job.isSuccessful() ? 0 : 1;
} /**
* 设置系统说明
* 设置MapReduce任务
*/
public static void main(String[] args) throws Exception
{ //判断参数个数是否正确
//如果无参数运行则显示以作程序说明
if ( args.length != 3 )
{
System.err.println("");
System.err.println("Usage: Test_2 < input path > < output path > ");
System.err.println("Example: hadoop jar ~/Test_2.jar hdfs://localhost:9000/home/james/Test_2 hdfs://localhost:9000/home/james/output hadoop");
System.err.println("Counter:");
System.err.println("\t"+"LINESKIP"+"\t"+"Lines which are too short");
System.exit(-1);
} //记录开始时间
DateFormat formatter = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" );
Date start = new Date(); //运行任务
int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new Test_2(), args); //输出任务耗时
Date end = new Date();
float time = (float) (( end.getTime() - start.getTime() ) / 60000.0) ;
System.out.println( "任务开始：" + formatter.format(start) );
System.out.println( "任务结束：" + formatter.format(end) );
System.out.println( "任务耗时：" + String.valueOf( time ) + " 分钟" ); System.exit(res);
}
}
result_2
10086 13599999999|13722222222|18944444444|hadoop
120 18800000000|hadoop
13800138000 13944444444|13722222222|hadoop
map reduce相关程序的更多相关文章
- Hadoop Map/Reduce 示例程序WordCount
#进入hadoop安装目录 cd /usr/local/hadoop #创建示例文件:input #在里面输入以下内容: #Hello world, Bye world! vim input #在hd ...
- Hadoop Map/Reduce教程
原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/mapred_tutorial.html 目的 先决条件 概述 输入与输出 例子:WordCount v1.0 ...
- Map/Reduce应用开发基础知识-摘录
Map/Reduce 这部分文档为用户将会面临的Map/Reduce框架中的各个环节提供了适当的细节.这应该会帮助用户更细粒度地去实现.配置和调优作业.然而,请注意每个类/接口的javadoc文档提供 ...
- 一步一步跟我学习hadoop(5)----hadoop Map/Reduce教程（2）
Map/Reduce用户界面 本节为用户採用框架要面对的各个环节提供了具体的描写叙述,旨在与帮助用户对实现.配置和调优进行具体的设置.然而,开发时候还是要相应着API进行相关操作. 首先我们须要了解M ...
- hadoop入门级总结二：Map/Reduce
在上一篇博客:hadoop入门级总结一:HDFS中,简单的介绍了hadoop分布式文件系统HDFS的整体框架及文件写入读出机制.接下来,简要的总结一下hadoop的另外一大关键技术之一分布式计算框架: ...
- 马士兵hadoop第四课：Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解
马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第 ...
- 马士兵hadoop第四课：Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解(转)
马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第 ...
- Hadoop学习笔记2 - 第一和第二个Map Reduce程序
转载请标注原链接http://www.cnblogs.com/xczyd/p/8608906.html 在Hdfs学习笔记1 - 使用Java API访问远程hdfs集群中,我们已经可以完成了访问hd ...
- map reduce程序示例
map reduce程序示例 package test2; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop. ...
随机推荐
- 使用 kubeadm 搭建 kubernetes1.10 集群
PS:所有节点安装之前记得先把镜像准备好,否者将无法启动,也不报错. $ cat /etc/hosts192.168.11.1 master192.168.11.2 node 禁用防火墙: $ sys ...
- 【XJOI】【NOI考前模拟赛7】
DP+卡常数+高精度/ 计算几何+二分+判区间交/ 凸包 首先感谢徐老师的慷慨,让蒟蒻有幸膜拜了学军的神题.祝NOI2015圆满成功 同时膜拜碾压了蒟蒻的众神QAQ 填填填 我的DP比较逗比……( ...
- @SpringContext通过实现ApplicationContextAware接口动态获取bean
场景: 在代码中需要动态获取spring管理的bean 目前遇到的主要有两种场景:1.在工具类中需要调用某一个Service完成某一个功能,如DictUtils2.在实现了Runnable接口的任务类 ...
- @Java类加载器及双亲委派模型
类与类加载器 虚拟机设计团队把类加载阶段的"通过一个类的全限定名来获取此类的二进制字节流"这个动作放到Java虚拟机外部去实现,以便让应用程序自己决定如何去获取所需要的类.实现这个 ...
- crtmpserver实现防盗流和流推送验证 之二
IV. Catching the thieves 抓住小偷 Well, we have just added a secure mechanism to our little streaming se ...
- springboot securyt 默认的用户名和密码
用户名:user 密码在控制台,每次启动的时候会生成一个随机的密码,如下:
- MySQL源码升级
mysql源码升级 升级的方法一般有两类: 1.利用mysqldump来直接导出sql文件,导入到新库中,这种方法是最省事儿的,也是最保险的,缺点的话,也显而易见,大库的mysqldump费时费力. ...
- ORACLE关于锁表查询的部分SQL
http://www.cnblogs.com/quanweiru/archive/2012/08/28/2660700.html --查询表空间名称和大小 SELECT UPPER (F.TABLES ...
- PHP的CLI综合
tip1:传入参数 使用标准的输入和输出 PHP CLI会定义三个常量,以便让在命令行提示符下与解释器进行交互操作更加容易.这些常量见表格A.表格A 常量 说明STDIN 标准的输入设备STDO ...
- Linux文件类型(学习笔记六)
一.Linux下的文件类型 普通文件:在由 ls –al 所显示出来的属性方面,第一个属性为 [ - ] 目录文件:在由 ls –al 所显示出来的属性方面,第一个属性为 [ d ] 设备文件:一般都 ...