win7下eclipse远程开发hadoop程序,分为两种: (1)运行[Run As] Java Application, 打包程序为jar,上传集群执行(这里不做解释) (2)运行[Run As] Run on Hadoop 重点来说说Run on Hadoop这种方式,搭建好eclipse远程开发环境,执行Run on Hadoop,程序成功了,心里窃喜,却发现是这个样子: 我明明设置job.setNumReduceTasks(6),最终本应该有6个reduce输出,怎么成了一个? 发现这…

第一次跑mapreduce,记录遇到的几个问题,hadoop集群是CDH版本的,但我windows本地的jar包是直接用hadoop2.6.0的版本,并没有特意找CDH版本的 1.Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException atjava.lang.ProcessBuilder.start 下载Hadoop2以上版本时,在Hadoop2的bin目录下没有winutils.exe和hadoop.dll,网上找到对应版本…

https://blog.csdn.net/jiaotangX/article/details/78661862 https://liushilang.iteye.com/blog/2093173…

Eclipse插件Run on Hadoop没有用到hadoop集群节点的问题参考来源 http://f.dataguru.cn/thread-250980-1-1.html http://f.dataguru.cn/thread-249738-1-1.html(出处: 炼数成金) 三个问题:(第2个问题是我加的) 1.eclipse 控制台没有运行日志输出的问题 2.eclipse 上远程运行hadoop 集群的情况,这过程中一直变成了本地的,搞了2天才搞通,要确保本地与hadoop集群的Ma…

今天来分享下将java开发的wordcount程序提交到spark集群上运行的步骤. 第一个步骤之前,先上传文本文件,spark.txt,然用命令hadoop fs -put spark.txt /spark.txt,即可. 第一:看整个代码视图 打开WordCountCluster.java源文件,修改此处代码: 第二步: 打好jar包,步骤是右击项目文件----RunAs--Run Configurations 照图填写,然后开始拷贝工程下的jar包,如图,注意是拷贝那个依赖jar包,不是第…

一直在忙Android FrameWork,终于闲了一点,利用空余时间研究了一下Hadoop,并且在自己和同事的电脑上搭建了分布式集群,现在更新一下blog,分享自己的成果. 一 .环境 1.操作系统:Ubuntu 12.04 LTS 64位 2.Java版本:openjdk-7-jdk 3.Hadoop版本:2.6.0 4.结点信息: 机器名 IP hostname 作用 master 10.13.14.83 rdcdz140395 NameNode and JobTracker slave-…

eclipse的hadoop插件对集群操作提示org.apache.hadoop.security.AccessControlException:Permission denied: user = zhangsan,access=WRITE,inode="/user/hadoop":hadoop:supergroup:drwxr-xr-x 因为用eclipse的hadoop的插件提交代码时,会默认用win下边的身份操作远程hdfs文件系统,比如我的win系统的登陆名是zhangsan,…

准备工作: 1. hadoop集群(我用的是hadoop-2.7.3版本),这里hadoop有两种:1是编译好的hadoop-2.7.3:2是源代码hadoop-2.7.3-src: 2. 自己的机器可以是任何系统,只要支持JVM,自己的主机上必须有eclipse,以及hadoop-2.7.3和hadoop-2.7.3-src.(我用的是windows系统,为了方便Linux系统传输数据,我选用了FileZilla,一款ftp工具,具体见www.cnblogs.com/NongSi-Net/p/…

0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff…

如果有很多的小文件,上传到HDFS集群,每个文件都会对应一个block块,一个block块的大小默认是128M,对于很多的小文件来说占用了非常多的block数量,就会影响到内存的消耗, MapReduce处理这些文件的话也是需要很多的Map来处理. 如果存在大量的小数据文件,可以使用SequenceFile. 同时使用SequenceFile还可以用SequenceFile自带的一些压缩算法来减少这些细小文件的占用空间. 1.使用SequenceFile相关代码把本地Windows上的很多小文件…