注:以下链接均为近期hadoop集群搭建及mapreduce应用开发查找到的资料.使用hadoop2.6.0,其中hadoop集群配置过程下面的文章都有部分参考. hadoop集群配置方法: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

Mapper // map的数量与数的分片有关系 public class WCMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{ protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); Strin

core-site.xml <?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Put site-specific property overrides in this file. --> <configuration> <property>-------指定NameN

前期工作 我的Eclipse是安装在Windows下的,通过Eclipse执行程序连接Hadoop, 需要让虚拟机的访问地址和本机的访问地址保持在同一域内,虚拟机的地址更改前面的文章介绍过了,如果想改windows本机ip地址,打开“网络和共享中 心“,点击左侧菜单”更改适配器设置“,选择相应连接网络进行IpV4属性地址修改即可.我虚拟机地址为192.168.3.137 准备工作 地址配置好之后,在Eclipse上要安装Hadoop的插件(你可以参考源码自行修改). 打开Eclipse安装路径-

 name value  Description   fs.default.name hdfs://hadoopmaster:9000 定义HadoopMaster的URI和端口  fs.checkpoint.dir /opt/data/hadoop1/hdfs/namesecondary1 定义hadoop的name备份的路径,官方文档说是读取这个,写入dfs.name.dir  fs.checkpoint.period 1800 定义name备份的备份间隔时间,秒为单位,只对snn生效,默认

搭建完成Hadoop后,第一个demon,wordcount.此处参考:http://blog.csdn.net/wangjia55/article/details/53160679 wordcount是hadoop的入门经典. 1.在某个目录下新建若干文件,我在各个文件里都添加了一些英文文章段落: 2．在hadoop-2.7.3目录下创建一个wordcountTest目录: bin/hdfs dfs -mkdir /wordcountTest 查看刚才建立的目录: bin/hdfs dfs -

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

计算文件中出现每个单词的频数 输入结果按照字母顺序进行排序 编写WordCount.java 包含Mapper类和Reducer类 编译WordCount.java javac -classpath 打包jar -cvf WordCount.jar classes/* 提交作业 hadoop jar WordCount.jar WordCount input output

文章来源:http://www.itnose.net/detail/6197823.html 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.LongWritabl

[学习笔记] 下载hadoop-2.7.4-src.tar.gz,拷贝hadoop-2.7.4-src.tar.gz中hadoop-mapreduce-project\hadoop-mapreduce-examples\src\main\java\org\apache\hadoop\examples下的WordCount.java文件中的内容到新创建的WordCount空类中.此处附上: package com;import java.io.IOException;import java.uti

JDK版本的要求 Hadoop 2.7 以及之后的版本,需要JDK 7: Hadoop 2.6 以及之前的版本,支持JDK 6: 对于Hadoop1.x.x版本,只需要引入1个jar: hadoop-core 对于Hadoop2.x.x版本,需要引入4个jar: hadoop-common hadoop-hdfs hadoop-mapreduce-client-core hadoop-client jdk.tools(一般需要引入,否则报错) 需要的Jar包 (对应版本:2.x.x) Maven

name value Description hadoop.job.history.location   job历史文件保存路径,无可配置参数,也不用写在配置文件里,默认在logs的history文件夹下. hadoop.job.history.user.location   用户历史文件存放位置 io.sort.factor 30 这里处理流合并时的文件排序数,我理解为排序时打开的文件数 io.sort.mb 600 排序所使用的内存数量,单位兆,默认1,我记得是不能超过mapred.chil

 name  value Description  dfs.default.chunk.view.size 32768 namenode的http访问页面中针对每个文件的内容显示大小,通常无需设置. dfs.datanode.du.reserved 1073741824 每块磁盘所保留的空间大小,需要设置一些,主要是给非hdfs文件使用,默认是不保留,0字节 dfs.name.dir /opt/data1/hdfs/name,/opt/data2/hdfs/name,/nfs/data/hdfs

可以通过一个简单的例子来说明MapReduce到底是什么: 我们要统计一个大文件中的各个单词出现的次数.由于文件太大.我们把这个文件切分成如果小文件,然后安排多个人去统计.这个过程就是”Map”.然后把每个人统计的数字合并起来,这个就是“Reduce". 上面的例子如果在MapReduce去做呢,就需要创建一个任务job,由job把文件切分成若干独立的数据块,并分布在不同的机器节点中.然后通过分散在不同节点中的Map任务以完全并行的方式进行处理.MapReduce会对Map的输出地行收集,再将结

上一篇博文如何在Eclipse下搭建Hadoop开发环境,今天给大家介绍一下如何分别分别在Eclipse和Hadoop集群上运行我们的MapReduce程序! 1. 在Eclipse环境下运行MapReduce程序(WordCount程序) 首先看一下我的项目结构和WordCount程序: 其中word.txt将作为我们测试的输入文件,内容如下: 程序代码如下所示: package com.hadoop.WordCount; import java.io.IOException; import

hadoop 2.7.3伪分布式模式运行wordcount 基本环境: 系统:win7 虚机环境:virtualBox 虚机:centos 7 hadoop版本:2.7.3 本次以伪分布式模式来运行wordcount. 参考: hadoop docs ​ 1 hadoop环境 伪分布式就是将多个hadoop组件部署在一台机器上.因此涉及到各组件的配置,以及机器信任关系. ### 准备一个全新的环境 # cd /home/jungle/hadoop # tar -zxvf hadoop-2.7.3

程序使用的测试文本数据: Dear River Dear River Bear Spark Car Dear Car Bear Car Dear Car River Car Spark Spark Dear Spark 1编写主要类 (1)Maper类 首先是自定义的Maper类代码 public class WordCountMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { public void map(LongWrit

1.JDK安装 下载网址: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk-6u29-download-513648.html 如果本地有安装包,则用SecureCRT连接Linux机器,然后用rz指令进行上传文件: 下载后获得jdk-6u29-linux-i586-rpm.bin文件,使用sh jdk-6u29-linux-i586-rpm.bin进行安装, 等待安装完成即可:java默认会安装在/usr/java下: 在

1:下载hadoop.http://mirror.esocc.com/apache/hadoop/common/hadoop-1.2.1/hadoop-1.2.1.tar.gz 2:解压. tar -zxvf 3:修改hadoop-env.sh中的JAVA_HOME配置 4:用hadoop编译wordcount A:代码位置/soft/hadoop/src/examples/org/apache/hadoop/examples mkdir wordcount_classes javac -cla

需求:统计一个文件中所有单词出现的个数. 样板:word.log文件中有hadoop hive hbase hadoop hive 输出:hadoop 2 hive 2 hbase 1 MapReduce设计方式: 一.Map过程<k,v>键值队的设计: 1.按行将文本文件切割成 <k1,v1>,k1代表:行在文件中的位置,v1代表:一行数据.多少个<k1,v1>就调用多少次map()方法. 2.在map()方法中将一行数据按照空格继续分割成<k2,v2>,