1.ClassCastException 错误代码 /** * */ /** * @author hadoop * */ package WordCount; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text

今天用在eclipse-hadoop平台上运行map reduce(word count)出错了,错误信息为 org.apache.hadoop.security.AccessControlException:org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied:user=root, access=WRITE, inode="input":hadoop:supergroup:rwxr-xr-x 思考了一

指导手册04:运行MapReduce   Part 1:运行单个MapReduce任务 情景描述: 本次任务要求对HDFS目录中的数据文件/user/root/email_log.txt进行计算处理,统计出第个用户的登录次数. 情景分析:统计出每个用户登录次数,等同于求出每个email出现的次数,可以进一步抽象为统计每个单司出现的频次.在Hadoop官方提供的示例包中,正好有进行记频统计的模块. 1．Hadoop官方的示例程序包 在集群服务器的本地目录”$HADOOP_HOME/share/ha

这篇文章里我们将用配置 YARN,在 YARN 上运行 MapReduce. 1.修改 yarn-env.sh 环境变量里的 JAVA_HOME 路径 [bamboo@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-env.sh export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67   2.修改 etc/hadoop/yarn-site.xml,添加如下的两个属性   <configuration> <pro

hbase与mapreduce集成后,运行mapreduce程序,同时需要mapreduce jar和hbase jar文件的支持,这时我们需要通过特殊设置使任务可以同时读取到hadoop jar和hbase jar文件内容,否则任务会报错. 我们知道仅仅运行mapreduce任务时,不需要设置classpath,这时因为运行bin/yarn命令时已经在命令脚本中针对hadoop执行jar包路径进行了预设置的缘故,但是bin/yarn不能自动设置hbase可执行jar路径,这也是情理之中的事.

使用Eclipse编译运行MapReduce程序 Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS  2014-10-10 (updated: 2016-05-22) 64246 153 本教程介绍的是如何在 Ubuntu/CentOS 中使用 Eclipse 来开发 MapReduce 程序,在 Hadoop 2.6.0 下验证通过.虽然我们可以使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序,但毕竟编写代码不方便.使用 Eclipse,我们可以直接对 HDFS 中的文件进行操作,可以直接

1.概述 最近有同学反应,如何在配置了HA的Hadoop平台运行MapReduce程序呢?对于刚步入Hadoop行业的同学,这个疑问却是会存在,其实仔细想想,如果你之前的语言功底不错的,应该会想到自动重连,自动重连也可以帮我我们解决运行MapReduce程序的问题.然后,今天我赘述的是利用Hadoop的Java API 来实现. 2.介绍 下面直接附上代码,代码中我都有注释. 2.1Java操作HDFS HA的API 代码如下: /** * */ package cn.hdfs.mr.examp

mapreduce的运行方式一般有两种,一是从本地导出一个jar包,在传到虚拟机上运行,这样调试起来非常的不方便,如果出现错误就需要重新导出jar包. 第二种方式是在本地直接运行,但是在运行前需要进行一些准备.我原来一直用的是方式一,由于需要,必须改成方式二,今天进行了相关的操作. 首先,需要准备windwos编译下的hadoop包,实际上只需要将linux中的hadoop中的lib目录替换,(还有的说法,如果还是不行的话,还需要将lib包中也替换) 由于我的Hadoop版本比较老,是2.4.1

Hadoop 使用 YARN 运行 MapReduce 的过程如下图所示: 总共分为11步. 这里以 WordCount 为例, 我们在客户端终端提交作业: # 把本地的 /home/hadoop/test.txt 文件上传到 HDFS 的 /input 下, 之后 HDFS 会对文件分块等 hadoop-2.7.3/bin/hadoop fs -put /home/hadoop/test.txt /input/ # 我们以 hadoop 自带测试例子 wordcount 为例 hadoop-2

这是我的分析,当然查阅书籍和网络.如有什么不对的,请各位批评指正.以下的类有的并不完全,只列出重要的方法. 如要转载,请注上作者以及出处. 一.源码阅读环境 需要安装jdk1.7.0版本及其以上版本,还需要安装Eclipse阅读hadoop源码. Eclipse安装教程参见我的博客. Hadoop源码官网下载.我下载的是2.7.3版本的.其中source是源代码工程,需要你编译才能执行.而binary是编译好的克执行文件. 如果你要搭建Hadoop集群,则下载binary的.如果阅读源代码,下载

Tachyon实战应用 配置及启动环境 修改spark-env.sh 启动HDFS 启动Tachyon Tachyon上运行Spark 添加core-site.xml 启动Spark集群 读取文件并保存 Tachyon运行MapReduce 修改core-site.xml 启动YARN 运行MapReduce例子 1  配置及启动环境 1.1.1 修改spark-env.sh 修改$SPARK_HOME/conf目录下spark-env.sh文件: $cd /app/hadoop/spark-/

1:运行MapReduce任务 1:原始数据准备 统计用户的登录次数: 源数据login_log.txt如下: 7whygb5m@linshiyouxiang.net nuahvuhuoia@qq.com uashkufawuk@163.com wafwqfqw@gmail.com iuhukawhfuk@sina.com wfkwbfkuw@tom.com iuqwhfuihuqiw@yahoo.com hiuwqhuiryquiw545@yahoo.com uiwqyiuyr7qwrqa@s

问题一:Hadoop版本太高 卸载Hadoop3.2.0 我改安装了Hadoop 2.7.7 如果没有权限下载.可以采用如下方式: 卸载完成以后返回原目录即可 后面的jdk卸载也可以采用这种方式. 按照教程重新安装http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop/ 由于后期需要安装HBASE 所以Hadoop安装版本选择问题参考如下: 然后 执行这一步时或者某些会出现各种警告,这个是由于之前安装的jdk版本过高造成的 卸载jdk 改安装jdk1.8.0 问题

本文的目的是实现在windows环境下实现模拟运行Map/Reduce程序.最终实现效果:MapReduce程序不会被提交到实际集群,但是运算结果会写入到集群的HDFS系统中. 一.环境说明:     操作系统:win7     eclipse:Version: Mars Release (4.5.0)     hadoop:2.5.1 二.预备文档(仅是说明,以第三步为准): System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root"

按照文档:http://www.micmiu.com/bigdata/hadoop/hadoop2x-eclipse-mapreduce-demo/安装配置好Eclipse后,运行WordCount程序报错: log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory). log4j:WARN Please initialize the log4j

报错信息 17/07/06 17:00:27 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.17/07/06 17:00:27 WARN mapred.JobClient: No job jar file set. User classes may not be found. See JobConf

接着上一篇文章,继续我们 hadoop 的入门案例. 1. 修改 core-site.xml 文件 [bamboo@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/core-site.xml 添加如下的配置: <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://hadoop-senior.bamboo.com:8020<

(1)配置集群 (a)配置hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-env.sh 配置一下JAVA_HOME export JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdatasoftware/jdk1.8.0_161 (b)配置yarn-site.xml <!-- reducer获取数据的方式 --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>

程序代码为 ~\hadoop-2.7.4\share\hadoop\mapreduce\sources\hadoop-mapreduce-examples-2.7.4-sources\org\apache\hadoop\examples\WordCount.java 第一次  删除了package import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configur

一.代码编写 1.1 单词统计 回顾我们以前单词统计的例子,如代码1.1所示. package counter; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.

14/04/04 17:15:12 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0% 14/04/04 17:19:42 INFO mapreduce.Job:  map 41% reduce 0% 14/04/04 17:19:53 INFO mapreduce.Job:  map 64% reduce 0% 14/04/04 17:19:55 INFO mapreduce.Job:  map 52% reduce 0% 14/04/04 17:19:57 INFO