一.测试过程中 输入命令: 首先需要在hadoop集群中添加文件 可以首先进行查看hadoop集群中文件目录 hadoop fs -ls / hadoop fs -ls -R / hadoop fs -mkdir /input(在这个中浪费了很多时间,没有注意到时应该建立目录,需要路径进行相关的选择) hadoop fs -put   /*txt文本路径   /input hadoop jar share/hadoop/mapreduce/sources/hadoop-mapreduce-exa

本地模型运行 1:在windows的eclipse里面直接运行main方法,就会将job提交给本地执行器localjobrunner执行       ----输入输出数据可以放在本地路径下(c:/wc/srcdata/)       ----输入输出数据也可以放在hdfs中(hdfs://centosReall-131:9000/wc/srcdata)   2:在linux的eclipse里面直接运行main方法,但是不要添加yarn相关的配置文件,也会提交给localjobrunner执行  

一.前言 在之前我们已经在 CenOS6.5 下搭建好了 Hadoop2.x 的开发环境.既然环境已经搭建好了,那么现在我们就应该来干点正事嘛!比如来一个Hadoop世界的HelloWorld,也就是WordCount程序(一个简单的单词计数程序). 二.WordCount 官方案例的运行 2.1 程序简介 WordCount程序是hadoop自带的案例,我们可以在 hadoop 解压目录下找到包含这个程序的 jar 文件(hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar)

搭个新环境时总要折腾一下,于是干脆记下来. 程序: package com.my; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; im

这段时间需要学习Hadoop了,以前一直听说Hadoop,但是从来没有研究过,这几天粗略看完了<Hadoop实战>这本书,对Hadoop编程有了大致的了解.接下来就是多看多写了.以Hadoop自带的例子WordCount程序开始,来记录我的Hadoop学习过程. Hadoop自带例子WordCount.java /** * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * you may no

一.集群环境搭好了,我们来测试一下吧 1.在java下创建一个wordcount文件夹:mkdir wordcount 2.在此文件夹下创建两个文件,比如file1.txt和file2.txt 在file1.txt中写入: Hello java Hello world 在file2.txt中写入: Hello hadoop Hello wordcount 3.在HDFS中创建一个input文件夹 hadoop fs mkdir /input hadoop fs -ls / 4.把刚刚写好的两个文

1:spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多,在生产环境中,通常会在IDE中编制程序,然后打成jar包,然后提交到集群,最常用的是创建一个Maven项目,利用Maven来管理jar包的依赖. 2:配置Maven的pom.xml: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xm

目的: 前期学习了一些机器学习基本算法,实际企业应用中算法是核心,运行的环境和数据处理的平台是基础. 手段: 搭建简易hadoop集群(由于机器限制在自己的笔记本上通过虚拟机搭建) 一.基础环境介绍 win10 vmware15.0.0 3 ubuntu 虚拟机(1 台作为master ,另外2台作为 slave1.slave2) hadoop2.8.5 jdk1.8 二.搭建步骤 1. 安装vmware ,安装ubuntu 先安装一台,后面配置完成后直接克隆 (此处不作详细介绍,可参考其它文档

开篇语: 这几天开始学习Hadoop,花费了整整一天终于把伪分布式给搭好了,激动之情无法言表······ 搭好环境之后,按着书本的代码,实现了这个被誉为Hadoop中的HelloWorld的程序--WordCount,以此开启学习Hadoop的篇章. 本篇旨在总结WordCount程序的基本结构和工作原理,有关环境的搭建这块,网上有很多的教程,大家可以自行找谷歌或百度. 何为MapReduce: 在开始看WordCount的代码之前,先简要了解下什么是MapReduce.HDFS和MapRedu

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.Eclipse中无插件运行MP程序 1)在Eclipse中编写MapReduce程序 2)打包成jar包 3)使用FTP工具,上传jar到hadoop 集群环境 4)运行 2.具体步骤 说明:该程序运行完被我删除了,具体添加哪些包不太清楚,但是最保险的是把有可能用到的都添加进去,添加情况如下:

在wordcount 程序的main函数中,没有读取运行环境中的各种参数的值,全靠hadoop系统的默认参数跑起来,这样做是有风险的,最突出的就是OOM错误. 自己在刚刚学习hadoop编程时,就是模仿wordcount程序编写.在数据量很小,作为demo程序跑,不会有什么问题,但当数据量激增,变成以亿计算时,各种问题都会出现. 所以一定要在main函数中,增加下面的代码,让程序去读取环境配置文件,得到你希望要的参数. Configuration.addDefaultResource("hdfs

什么是MapReduce 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃. MapReduce方法则是: 1.给在座的所有玩家中分配这摞牌 2.让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,几张是红桃,然后把这两组数目汇报给你 3.你把所有玩家告诉你的两组数字分别加起来,得到最后的结论 MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. MapReduce是分布式运行的,由两个阶段组成:Map和Reduce,Map阶段是一个

hadoop第一个程序WordCount package test; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.fs.Path; impo

wordcount程序要求测出文本中的单词数,字符数和行数. 设计思路: 将文件读入,逐字检测,检测到空格单词数加一,检测到回车行数单词数加一,如果既不是回车也不是空格则说明是字符,字符数加一 编程时发现的问题: 以上思路针对的是正常输入的文本,实际输入时还会出现种种特殊情况. 1.在一行结束时(换行符之前)出现空格,也就是文本后面加一个空格再按回车,这种情况会导致单词数多1. 2.文本结束时没有按下回车,会导致行数和单词数少1. 3.连续出现几个空格,也会导致单词数增多. 解决方案 设置标志数

以上是,weekend110的yarn的job提交流程源码分析的复习总结 下面呢,来讲weekend110的hadoop中的序列化机制 1363157985066      13726230503  00-FD-07-A4-72-B8:CMCC       120.196.100.82        i02.c.aliimg.com                24     27     2481         24681       200 1363157995052      13826

尝试着用3台虚拟机搭建了伪分布式系统,完整的搭建步骤等熟悉了整个分布式框架之后再写,今天写一下用python写wordcount程序(MapReduce任务)的具体步骤. MapReduce任务以来HDFS存储和Yarn资源调度,所以执行MapReduce之前要先启动HDFS和Yarn.我们都知道MapReduce分Map阶段和Reduce阶段,这就需要我们 自己写Map阶段的处理方法和Reduce阶段的处理方法. MapReduce也支持除Java之外的其他语言,但要依赖流处理包(hadoop

一.把所有Hadoop的依赖jar包导入buildpath,不用一个一个调,都导一遍就可以,因为是一个工程,所以覆盖是没有问题的 二.写wordcount程序 1.工程目录结构如下: 2.写mapper程序: package mapreduce; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hado

业务场景大概是这样,我需要在公司hadoop集群上对博文进行结巴分词.我的数据是存储在hive表格中的,数据量涉及到五百万用户三个月内发的所有博文. 首先对于数据来说,很简单,在hive表格中就是两列,一列代表的是uid,一列代表的是博文内容.举个例子如下: uid content 12345 今天天气真好啊 23456 中午的食物真不错啊 ... ... 对于hive表格,我在使用hadoop的时候,方法一般使用的是hive+python的形式,也就是从hive中一行行的读取数据,每一行都经过

本文以WordCount为例, 画图说明spark程序的执行过程 WordCount就是统计一段数据中每个单词出现的次数, 例如hello spark hello you 这段文本中hello出现2次, spark出现1次, you出现1次. 先上完整代码: object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount"); val sc = new