1.在hadoop所在目录“usr/local”下创建一个文件夹input root@ubuntu:/usr/local# mkdir input 2.在文件夹input中创建两个文本文件file1.txt和file2.txt,file1.txt中内容是“hello word”,file2.txt中内容是“hello hadoop”.“hello mapreduce”(分两行). root@ubuntu:/usr/local# cd inputroot@ubuntu:/usr/local/inp…

启动eclipse:打开windows->open perspective->other->map/reduce 可以看到map/reduce开发视图.设置Hadoop location. 打开windows->show view->other-> map/reduce Locations视图,在点击大象后[new Hadoop location]弹出的对话框(General tab)进行参数的添加: Location name: 任意 map/reduce maste…

hadoop 自带的WordCount实例可以统计一批文本文件中各单词出现的次数.下面介绍如何执行WordCount实例. 1.启动hadoop [root@hadoop ~]# start-all.sh #启动hadoop 2.在本地新建目录及2个文件 [root@hadoop ~]# mkdir input [root@hadoop ~]# cd input/ [root@hadoop input]# echo "hello world">test1.txt #新建2个测试文…

1.准备文件 [root@master ~]# cat input.txt hello java hello python hello c hello java hello js hello html hello java [root@master ~]# hadoop fs -mkdir /input [root@master ~]# hadoop fs -put input.txt /input [root@master ~]# hadoop fs -ls /input Found 1 it…

在hadoop2.9.0版本中,对namenode.yarn做了ha,随后在某一台namenode节点上运行自带的wordcount程序出现偶发性的错误(有时成功,有时失败),错误信息如下: // :: INFO client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider: Failing over to rm2 // :: INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : // :: INFO mapre…

hadoop环境自己之前也接触过,搭建的是一个伪分布的环境,主从节点都在我自己的机子上,即127.0.0.1,当初记得步骤很多很麻烦的样子(可能自己用ubuntu还不够熟练),包括myeclipse.hadoop等的下载与安装,以及最后的运行hadoop包自带的wordcount例子,当时只是在终端下运行的,没有把代码放在myeclipse中,也折腾半天,记得出现一个问题就是map过程能够达到100%,但是reduce却一直卡在0%,后来将自己的主机名hostname放到了hosts文件中,完美…

hadoop查看自己空间 http://127.0.0.1:50070/dfshealth.jsp import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.…

1.启动所有的线程服务 start-all.sh 记得要查看线程是否启动 jps 2.在根目录创建 wordcount.txt 文件 放置一些数据 3.创建  hdfs dfs -mkdir /文件夹名称 创建成功 4.将wordcount.txt文件放置 hadfs01下 放置成功 5.到如下图所示的路径 5.1 5.2 执行该命令 hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar wordcount /hdfs01/wordcount.txt /w…

这里分析MapReduce原理并没用WordCount,目前没用过hadoop也没接触过大数据,感觉,只是感觉,在项目中,如果真的用到了MapReduce那待排序的肯定会更加实用. 先贴上源码 package examples; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Da…

package com.uniclick.dapa.dstest; import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import…