1.通过realy机器登录relay-shell ssh XXX@XXX 2.登录了跳板机之后,连接可以用的机器 XXXX.bj 3.在本地的idea生成好程序的jar包(word-count_2.11-1.0.jar)之后,把jar包和需要put到远程机器的hdfs文件系统中的文件通过scp命令从开发机传到远程的机器中 scp 开发机用户名@开发机ip地址:/home/XXXXX/文件 . #最后一个.表示cd的根目录下 object WordCount { def main(args: Ar

1.将hadoop-2.6.1.tar.gz解压到本地 配置环境变量 HADOOP_HOME E:\kaifa\hadoop-2.6.1\hadoop-2.6.1 HADOOP_BIN_PATH %HADOOP_HOME%\bin HADOOP_PREFIX %HADOOP_HOME% 配置path E:\kaifa\jdk1.7.0_21\bin;%HADOOP_HOME%\bin;%HADOOP_HOME%\sbin; 2.用idea新建一个maven项目 导入hadoop依赖包 File>

@ 目录 一.准备数据 二.MR的编程规范 三.编程步骤 四.编写程序 Mapper程序解读 一.准备数据 注意:准备的数据的格式必须是文本,每个单词之间使用制表符分割.编码必须是utf-8无bom 二.MR的编程规范 MR的编程只需要将自定义的组件和系统默认组件进行组合,组合之后运行即可! 三.编程步骤 ①Map阶段的核心处理逻辑需要编写在Mapper中 ②Reduce阶段的核心处理逻辑需要编写在Reducer中 ③将编写的Mapper和Reducer进行组合,组合成一个Job ④对Job进行

MapReducer运行过程 以单词统计为案例. 假如现在文件中存在如下内容: aa bb aa cc dd aa 当然,这是小文件,如果文件大小较大时会将文件进行 "切片" ,此处的切片和 HDFS 的 "分块"概念不同. "切片" 是将文件进行逻辑的划分,而 "分块" 是进行物理的划分. 即 "切片" 是将文件按照某一大小进行标记(默认为128m,即与分块大小相同),如文件为300M,那么将会标记为 0

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

文/朱季谦 我最近使用四台Centos虚拟机搭建了一套分布式hadoop环境,简单模拟了线上上的hadoop真实分布式集群,主要用于业余学习大数据相关体系. 其中,一台服务器作为NameNode,一台作为Secondary NameNode,剩下两台当做DataNodes节点服务器,类似下面这样一个架构-- NameNode Secondary NameNode DataNodes master1(192.168.200.111) √ master2(192.168.200.112) √ sla

文章概览: 1.前言 2.Eclipse查看远程hadoop集群文件 3.Eclipse提交远程hadoop集群任务 4.小结   1 前言 Hadoop高可用品台搭建完备后,参见<Hadoop高可用平台搭建>,下一步是在集群上跑任务,本文主要讲述Eclipse远程提交hadoop集群任务. 2 Eclipse查看远程hadoop集群文件 2.1 编译hadoop eclipse 插件 Hadoop集群文件查看可以通过webUI或hadoop Cmd,为了在Eclipse上方便增删改查集群文件

两个类,一个HDFS文件操作类,一个是wordcount 词数统计类,都是从网上看来的.上代码: package mapreduce; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.BlockLocation; import org.apac

前期博客 Spark standalone模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz)(master.slave1和slave2)  Spark运行模式概述 1. Standalone模式     即独立模式,自带完整的服务,可单独部署到一个集群中,无需依赖任何其他资源管理系统.从一定程度上说,该模式是其他两种的基础.借鉴Spark开发模式,我们可以得到一种开发新型计算框架的一般思路:先设计出它的standalone模式,为了快速开发,起初不需要考虑服务(比如mast

1.工具介绍 Eclipse Idigo.JDK1.7-32bit.hadoop1.2.1.hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar(自己网上下载) 2.插件安装步骤 1)将hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar放到eclipse安装目录的plugins文件夹中,重新启动eclipse.

1.分布式环境的Hadoop提交作业方式与本地安装的Hadoop作业提交方式相似,但有两点不同: 1)作业输入输出都存储在HDFS 2)本地Hadoop提交作业时将作业放在本地JVM执行,而分布式集群将作业提交给JobTracker,并且使用分布式集群中的节点执行该作业. 2.运行步骤 1)./hadoop fs -mkdir /data/  (这一步开始踩坑--)   (关于这个坑,jps 查看发现namenode没起来,查看/opt/hadoopxxxx/logs的namenode日志发现n

yarn集群搭建,参见hadoop 完全分布式集群搭建 通过yarn进行资源管理,flink的任务直接提交到hadoop集群 1.hadoop集群启动,yarn需要运行起来.确保配置HADOOP_HOME环境变量. 2.flink on yarn的交互图解     3.flink运行在yarn模式下,有两种任务提交模式,资源消耗各不相同. 第一种yarn seesion(Start a long-running Flink cluster on YARN)这种方式需要先启动集群,然后在提交作业,

Idea里面远程提交spark任务到yarn集群 1.本地idea远程提交到yarn集群 2.运行过程中可能会遇到的问题 2.1首先需要把yarn-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml放到resource下面,因为程序运行的时候需要这些环境 2.2权限问题 2.3缺失环境变量 2.4 没有设置driver的ip 2.5保证自己的电脑和虚拟机在同一个网段内,而且要关闭自己电脑的防火墙,不然可能会出现连接不上的情况. 作者:JasonLee 1.本地idea远程提

前言:       毕业两年了,之前的工作一直没有接触过大数据的东西,对hadoop等比较陌生,所以最近开始学习了.对于我这样第一次学的人,过程还是充满了很多疑惑和不解的,不过我采取的策略是还是先让环境跑起来,然后在能用的基础上在多想想为什么.       通过这三个礼拜(基本上就是周六周日,其他时间都在加班啊T T)的探索,我目前主要完成的是: 1.在Linux环境中伪分布式部署hadoop(SSH免登陆),运行WordCount实例成功. http://www.cnblogs.com/Pur

来源:http://www.cnblogs.com/aaronjs/p/4165049.html HTTP/1.1 协议规定的 HTTP 请求方法有 OPTIONS.GET.HEAD.POST.PUT.DELETE.TRACE.CONNECT 这几种.其中 POST 一般用来向服务端提交数据,本文主要讨论 POST 提交数据的几种方式. 我们知道,HTTP 协议是以 ASCII 码传输,建立在 TCP/IP 协议之上的应用层规范.规范把 HTTP 请求分为三个部分:状态行.请求头.消息主体.类似

HTTP/1.1 协议规定的 HTTP 请求方法有 OPTIONS.GET.HEAD.POST.PUT.DELETE.TRACE.CONNECT 这几种.其中 POST 一般用来向服务端提交数据,本文主要讨论 POST 提交数据的几种方式. 我们知道,HTTP 协议是以 ASCII 码传输,建立在 TCP/IP 协议之上的应用层规范.规范把 HTTP 请求分为三个部分:状态行.请求头.消息主体.类似于下面这样: <method> <request-url> <version&

HTTP/1.1 协议规定的 HTTP 请求方法有 OPTIONS.GET.HEAD.POST.PUT.DELETE.TRACE.CONNECT 这几种.其中 POST 一般用来向服务端提交数据,本文主要讨论 POST 提交数据的几种方式. 我们知道,HTTP 协议是以 ASCII 码传输,建立在 TCP/IP 协议之上的应用层规范.规范把 HTTP 请求分为三个部分:状态行.请求头.消息主体.类似于下面这样: <method> <request-URL> <version&

四种常见的 POST 提交数据方式(转自:https://imququ.com/post/four-ways-to-post-data-in-http.html) HTTP/1.1 协议规定的 HTTP 请求方法有 OPTIONS.GET.HEAD.POST.PUT.DELETE.TRACE.CONNECT 这几种.其中 POST 一般用来向服务端提交数据,本文主要讨论 POST 提交数据的几种方式. 我们知道,HTTP 协议是以 ASCII 码传输,建立在 TCP/IP 协议之上的应用层规范.

HTTP/1.1 协议规定的 HTTP 请求方法有 OPTIONS.GET.HEAD.POST.PUT.DELETE.TRACE.CONNECT 这几种.其中 POST 一般用来向服务端提交数据,本文主要讨论 POST 提交数据的几种方式. 我们知道,HTTP 协议是以 ASCII 码传输,建立在 TCP/IP 协议之上的应用层规范.规范把 HTTP 请求分为三个部分:状态行.请求头.消息主体.类似于下面这样:   <method> <request-url> <versio

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4265630.html 该程序在运行时会创建一个JOB,并且将该自己以JOB后台方式运行,并且可以从前台传递参数到后台JOB invalid_job_data         jobname_mi

根据08_android入门_android-async-http开源项目介绍及使用方法的介绍,我们通过最常见的登陆案例进行介绍android-async-http开源项目中有关类的使用.希望对你学习android-async-http开源项目有所帮助. 1.继续采用03_android入门_采用RelativeLayout实现登陆界面为该案例的布局文件 2.服务器端的代码采用04_android入门_采用HttpURLConnection的GET方式实现登陆案例中的服务器代码片段(5.关于服务