如何解决winutils.exe的问题什么原因导致的???windows是客户端,读取linux的文件.客户端没有hadoop的环境重新在windows上面编译hadoop,编译出来window版本的客户端 解决:第一步:将hadoop-2.6.0-cdh5.14.0 拷贝到一个没有中文,没有空格的路径下面去 第二步:windows当中配置hadoop的环境变量 第三步:拷贝hadoop-2.6.0-cdh5.14.0\bin\hadoop.dll文件 拷贝到 c:\\windows\\syst

一:简介 最近学习hadoop本地运行模式,在运行期间遇到一些问题,记录下来备用:以运行hadoop下wordcount为例子. hadoop程序是在集群运行还是在本地运行取决于下面两个参数的设置,第一个参数用来设置mr程序要在yarn集群中执行,第二个参数设置yarn集群的主节点地址. hadoop默认情况下是在window本地运行.  conf.set("mapreduce.framework.name","yarn");   conf.set("ya

开发环境: windows10+伪分布式(虚拟机组成的集群)+IDEA(不需要装插件) 介绍: 本地开发,本地debug,不需要启动集群,不需要在集群启动hdfs yarn 需要准备什么: 1/配置win10的环境,path设置为hadoop/bin目录 2/将hadoop在win10系统下编译,替换hadoop/bin,hadoop/lib目录为对应的win10编译版本 本地运行详细步骤: 1/在run configurations里设置program arguments,即设置main方法的

Grep案例 1. 创建在hadoop-2.7.2文件下面创建一个input文件夹 [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ mkdir input 2. 将Hadoop的xml配置文件复制到input [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cp etc/hadoop/*.xml input 3. 执行share目录下的MapReduce程序(执行) [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop

Mapreduce 是Hadoop上一个进行分布式数据运算和统计的框架,但是每次运行程序的时候都需要将程序打包并上传的集群环境中运行,这就会让程序的调试变得十分不方便.所以在这里写下这篇博客和大家交流学习如何在本地调试Mapreduce程序. 本地是windows系统,文件路径也是本地 首先需要将编译后的windos放入解压后的hadoop解压包的bin目录下,还有hadoop,dll文件不同版本的windows对应的winutils.exe是不同的.具体编译方法,网上可以找到相关教程 这里就不

在运行本地运行spark或者hadoop代码时可能会遇到一下三种问题   1.Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError:org.apache.hadoop.io.native.NativeID$Windows.access0 2.java.lang.NullPointerException at java.lang.ProcessBuilder.start. 3.java.io.IOException: Coul

Hadoop学习总结之五:Hadoop的运行痕迹   Hadoop 学习总结之一:HDFS简介 Hadoop学习总结之二:HDFS读写过程解析 Hadoop学习总结之三:Map-Reduce入门 Hadoop学习总结之四:Map-Reduce的过程解析 在使用hadoop的时候,可能遇到各种各样的问题,然而由于hadoop的运行机制比较复杂,因而出现了问题的时候比较难于发现问题. 本文欲通过某种方式跟踪Hadoop的运行痕迹,方便出现问题的时候可以通过这些痕迹来解决问题. 一.环境的搭建 为了能

把我们的简单运算逻辑,很方便地扩展到海量数据的场景下,分布式运算. Map作一些,数据的局部处理和打散工作. Reduce作一些,数据的汇总工作. 这是之前的,weekend110的hdfs输入流之源码分析.现在,全部关闭断点. //4个泛型中,前两个是指定mapper输入数据的类型,KEYIN是输入的key类型,VALUE是输入的value的类型 //map 和 reduce的数据输入输出是以key-value对的形式封装的 //默认情况下,框架传递给我们的mapper的输入数据中,key是要

在使用hadoop的时候,可能遇到各种各样的问题,然而由于hadoop的运行机制比较复杂,因而出现了问题的时候比较难于发现问题. 本文欲通过某种方式跟踪Hadoop的运行痕迹,方便出现问题的时候可以通过这些痕迹来解决问题. 一.环境的搭建 为了能够跟踪这些运行的痕迹,我们需要搭建一个特殊的环境,从而可以一步步的查看上一节提到的一些关键步骤所引起的变化. 我们首先搭建一个拥有一个NameNode(namenode:192.168.1.104),三个DataNode(datanode01:192.1

Hadoop运行模式包括:本地模式.伪分布式以及完全分布式模式. 一.本地运行模式 1.官方Grep案例 1)在hadoop-2.7.2目录下创建一个 input 文件夹 [hadoop@hadoop101 hadoop-]$ mkdir input 2)将hadoop的xml配置文件复制到 input [hadoop@hadoop101 hadoop-]$ cp etc/hadoop/*.xml input 3)执行share 目录下的MapReduce 程序 [hadoop@hadoop10

准备工作: 将运行Scala-Eclipse的机器节点(CloudDeskTop)内存调整至4G,因为需要在该节点上跑本地(local)Spark程序,本地Spark程序会启动Worker进程耗用大量内存资源 本地运行模式(主要用于调试) 1.首先将Spark的所有jar包拷贝到hadoop用户家目录下 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ pwd /software/spark-2.1.1 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ c

Purpose(目标) This document describes how to set up and configure a single-node Hadoop installation so that you can quickly perform simple operations using Hadoop MapReduce and the Hadoop Distributed File System (HDFS). 这个文档描述了如何安装和配置一个单节点的Hadoop安装,这样很

Spark程序本地运行   本次安装是在JDK安装完成的基础上进行的!  SPARK版本和hadoop版本必须对应!!! spark是基于hadoop运算的,两者有依赖关系,见下图: 前言: 1.环境变量配置: 1.1 打开“控制面板”选项 1.2.找到“系统”选项卡 1.3.点击“高级系统设置” 1.4.点击“环境变量” 2.新建和编辑环境变量 1.下载hadoop-2.6.0.tar.gz文件,并解压在本地 1.1 新建环境变量上配置 HADOOP_HOME D:\JAVA\hadoop 1

本节内容: Hadoop版本 安装部署Hadoop 一.Hadoop版本 1. Hadoop版本种类 目前Hadoop发行版非常多,有华为发行版.Intel发行版.Cloudera发行版(CDH)等,所有这些发行版均是基于Apache Hadoop衍生出来的,之所以有这么多的版本,完全是由Apache Hadoop的开源协议(http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)决定的:任何人可以对其进行修改,并作为开源或商业产品发布/销售. 国内绝大多数公司发行

原文:http://xiaoxia.org/2011/12/18/map-reduce-program-of-rmm-word-count-on-hadoop/ 在Hadoop上运行基于RMM中文分词算法的MapReduce程序 23条回复 我知道这个文章标题很“学术”化,很俗,让人看起来是一篇很牛B或者很装逼的论文!其实不然,只是一份普通的实验报告,同时本文也不对RMM中文分词算法进行研究.这个实验报告是我做高性能计算课程的实验里提交的.所以,下面的内容是从我的实验报告里摘录出来的,当作是我学

第一种:原生态运行jar包1,利用eclipse编写Map-Reduce方法,一般引入Hadoop-core-1.1.2.jar.注意这里eclipse里没有安装hadoop的插件,只是引入其匝包,该eclipse可以安装在windows或者linux中,如果是在windows中安装的,且在其虚拟机安装的linux,可以通过共享文件夹来实现传递.2,编写要测试的数据,如命名为tempdata3,利用eclipse的export来打包已编写好的,在利用eclipse打包jar的时候,只需要选择sr

Hadoop例子——运行example中的wordCount例子 一.   需求说明 单词计数是最简单也是最能体现MapReduce思想的程序之一,可以称为 MapReduce版"Hello World",该程序的完整代码可以在Hadoop安装包的"src/examples"目录下找到.单词计数主要完成功能是:统计一系列文本文件中每个 单词出现的次数,如下图所示.

mr的三种运行方式 第一种,打成jar包,在hadoop上运行 第二种,driver端在本地,通过ide连接linux上的hdfs 第三种,windows本地运行 hadoop_dll2.6.0_64bit下载地址 https://pan.baidu.com/s/1kVSMkV9   首先在解压hadoop2.6.5 然后配置到环境变量path里面 在bin里加入hadoop_dll2.6.0_64bit这个压缩包中的所有文件,选择覆盖, 此时在java代码里面 Configuration co

http://s3tools.org/s3cmd Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR)简介 Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) 是一种 Web 服务,提升企业.研究人员.数据分析师和开发人员轻松.经济高效掌控海量数据的能力.它基于 Amazon EC2)技术和Amazon S3) 技术的 Web 规模基础设施,是一种 Hadoop 托管服务运行架构. Amazon Elastic MapReduce自动加快MapRed

1.1  本地运行器进行本地测试 写一个MapReduce驱动程序,执行job,实现tool接口,所以可以通过hadoop的命令行去设置为本地运行模式.实现tool的run函数,在run函数中创建job执行任务,输出结果. 1.1.1         本地任务执行器定义 package Temperature; import javafx.scene.text.Text; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.ha

利用Mahout实现在Hadoop上运行K-Means算法 一.介绍Mahout Mahout是Apache下的开源机器学习软件包,目前实现的机器学习算法主要包含有协同过滤/推荐引擎,聚类和分类三个部分.Mahout从设计开始就旨在建立可扩展的机器学习软件包,用于处理大数据机器学习的问题,当你正在研究的数据量大到不能在一台机器上运行时,就可以选择使用Mahout,让你的数据在Hadoop集群的进行分析.Mahout某些部分的实现直接创建在Hadoop之上,这就使得其具有进行大数据处理的能力,也是