#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hdfs上创建文件路径 bin/hadoop fs -mkdir  /user/root/test/wordcount #将输入文件拷贝到hdfs bin/hadoop fs -put input /user/root/test/wordcount #执行程序 bin/hadoop jar hadoop…

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 源代码 用法 解释 Map/Reduce - 用户界面 核心功能描述 Mapper Reducer Partitioner Reporter OutputCollector 作业配置 任务的执行和环境 作业的提交与监控 作业的控制 作业的输入 InputSplit RecordReader 作业的…

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Mapper和Reducer接口,应用通常须要提供map和reduce方法以实现他们. 接着我们须要对JobConf, JobClient,Partitioner,OutputCollector,Reporter,InputFormat,OutputFormat,OutputCommitter等进行讨…

Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集.一个Map/Reduce 作业(job) 通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由 map任务(task)以完全并行的方式处理它们.框架会对map的输出先进行排序, 然后把结果输入给reduce任务.通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中. 整个框架负责任务的调度和监控,以及重新执行已经失败的任务.通常,Map/R…

首先确保Hadoop已正确安装及运行. 将WordCount.java拷贝出来 $ cp ./src/examples/org/apache/hadoop/examples/WordCount.java /home/hadoop/ 在当前目录下创建一个存放WordCount.class的文件夹 $ mkdir class 编译WordCount.java $ javac -classpath /usr/local/hadoop/hadoop-core-0.20.203.0.jar:/usr/lo…

最近在学习云计算,研究Haddop框架,费了一整天时间将Hadoop在Linux下完全运行起来,看到官方的map-reduce的demo程序WordCount,仔细研究了一下,算做入门了. 其实WordCount并不难,只是一下子接触到了很多的API,有一些陌生,还有就是很传统的开发相比,map-reduce确实是一种新的编程理念,为了让各位新手少走弯路,我将WordCount中的很多API都做了注释,其实这些方法搞明白了以后程序就很简单了,无非就是将一句话分词,先用map处理再用reduce处…

1.图解MapReduce 2.简历过程: Input: Hello World Bye World Hello Hadoop Bye Hadoop Bye Hadoop Hello Hadoop Map: <Hello,1> <World,1> <Bye,1> <World,1> <Hello,1> <Hadoop,1> <Bye,1> <Hadoop,1> <Bye,1> <Hadoop,…

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;…

问题描述 我们的数据分析平台是单一的Map/Reduce过程,由于半年来不断地增加需求,导致了问题已经不是那么地简单,特别是在Reduce阶段,一些大对象会常驻内存.因此越来越顶不住压力了,当前内存问题已经是最大的问题,每个Map占用5G,每个Reduce占用9G!直接导致当数据分析平台运行时,集群处于资源匮乏状态. 因此,在不改变业务数据计算的条件下,将单一的Map/Reduce过程分解成2个阶段.这个时候,需求就相对来说比较复杂,将第一阶段的Reduce结果输出至HDFS,作为第二阶段的输入…

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /wordcount.txt /wc/output3…