一.背景 首先按照Spark的官方文档来运行此实例,具体方法参见这里,当运行命令$ nc -lk 9999开启端口后,再运行命令$ ./bin/run-example streaming.NetworkWordCount localhost 9999,却出现错误"Error connecting to localhost:9999 java.net.ConnectException: Connection refused ",也就是9999端口无法连接. 二.解决办法 (1)首先代码要

由于时间的关系,急着交作业,加上这一次也不是那么很认真的去做,草草写了“Wordcount程序”几个功能,即是 .txt文件的读取,能计算出文件内容的单词数,文件内容的字符数,及行数. 这次选用C来做,调试加写代码做了不到半个点,也就这么回事了吧. 那么直接看成果吧: 这是text.txt测试文件. int num_word=, num_line=,num_char=,flag; fp=fopen("text.txt","a"); if(fp==NULL){ pri

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

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

问题导读: 1.什么是sbt? 2.sbt项目环境如何建立? 3.如何使用sbt编译打包scala? [sbt介绍 sbt是一个代码编译工具,是scala界的mvn,可以编译scala,java等,需要java1.6以上. sbt项目环境建立 sbt编译需要固定的目录格式,并且需要联网,sbt会将依赖的jar包下载到用户home的.ivy2下面,目录结构如下: |--build.sbt |--lib |--project |--src |   |--main |   |    |--scala

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)

一.Yarn集群概述及搭建 1.Mapreduce程序运行在多台机器的集群上,而且在运行是要使用很多maptask和reducertask,这个过程中需要一个自动化任务调度平台来调度任务,分配资源,这个平台就是Yarn! 2.Yarn提交任务的流程: 当我们向Yarn集群提交任务后,Yarn通过Resourcemanager给任务分配资源,然后由NodeManager开辟运算空间来执行任务,在这个运算空间中开辟maptask和reducetask来运行任务. 3.Yarn集群的搭建 修改配置文件

一.Mapreduce概述 Mapreduce是分布式程序编程框架,也是分布式计算框架,它简化了开发! Mapreduce将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组合整合成一个完整的分布式运算程序,并发的运行在hadoop集群上. 二.Mapreduce优缺点 优点:1.易于编程:只用实现几个接口即可完成一个并发的程序. 2.良好的拓展性:再不行当前程序运行的情况下,可以通过增加节点来解决用户/数据扩展,计算量增加的问题. 3.高容错性:可以运行在廉价的集群机器上. 4.适合处理PB级别以上的离线处理

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

一.安装Hadoop插件 1. 所需环境  hadoop2.0伪分布式环境平台正常运行 所需压缩包:eclipse-jee-luna-SR2-linux-gtk-x86_64.tar.gz 在Linux环境下运行的eclipse软件压缩包,解压后文件名为eclipse hadoop2x-eclipse-plugin-master.zip 在eclipse中需要安装的Hadoop插件,解压后文件名为hadoop2x-eclipse-plugin-master 如图所示,将所有的压缩包放在同一个文件

package sparkcore.java; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

wordcount程序算是相比于前几次作业来说比较难得一个作业了.进行了一次真的自己编写程序.WC程序实现了对txt文件中的数据的计数,算出程序中有多少单词.字符数以及行数.这次的程序编程是采用的C语言进行编写的,再编写的时候还进行了将文件部分整体复习了一遍.回顾了一些已经生疏的东西.下面看一下程序代码. #include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>#include<windows.h>#defi

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

一.程序概述 1.此次编写的程序为邹欣老师<构建之法>科书2.4.2 wordcount程序. 2.我写的wordcount程序要实现的功能整体可以总结为: ① 统计word文档中的字符数.单词数: ② 统计word文档中的符号数,即除了数字和字母以外的符号,像标点符号,括号等: ③ 统计行数并且输出每一行的类别,即是代码行还是注释行: ④ 程序有界面.选择功能和返回退出功能. 3.编程工具:VC++ 6.0: 编程语言:C/C++. 二.程序执行及调试 1.运行程序,需要输入所要统计文本文档

问题导读: 1.什么是sbt? 2.sbt项目环境如何建立? 3.如何使用sbt编译打包scala? sbt介绍 sbt是一个代码编译工具,是scala界的mvn,可以编译scala,java等,需要java1.6以上. sbt项目环境建立 sbt编译需要固定的目录格式,并且需要联网,sbt会将依赖的jar包下载到用户home的.ivy2下面,目录结构如下: |--build.sbt |--lib |--project |--src | |--main | | |--scala | |--tes

编写Spark的WordCount程序并提交到集群运行[含scala和java两个版本] 1. 开发环境 Jdk 1.7.0_72 Maven 3.2.1 Scala 2.10.6 Spark 1.6.2 Hadoop 2.6.4 IntelliJ IDEA 2016.1.1 2. 创建项目1) 新建Maven项目 2) 在pom文件中导入依赖pom.xml文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &l

今天来分享下将java开发的wordcount程序提交到spark集群上运行的步骤. 第一个步骤之前,先上传文本文件,spark.txt,然用命令hadoop fs -put spark.txt /spark.txt,即可. 第一:看整个代码视图 打开WordCountCluster.java源文件,修改此处代码: 第二步: 打好jar包,步骤是右击项目文件----RunAs--Run Configurations 照图填写,然后开始拷贝工程下的jar包,如图,注意是拷贝那个依赖jar包,不是第

配置Hadoop1.2.1+eclipse(Juno版)开发环境,并运行WordCount程序 一.   需求部分 在ubuntu上用Eclipse IDE进行hadoop相关的开发,需要在Eclipse上安装hadoop的开发插件.最新释放出的hadoop包含源码的包,以 hadoop-1.X为例,包含相关的eclipse插件的源码,因此可以针对自己的eclipse版本来编译一个合适hadoop的eclipse插件.下面将详细介绍插件的编译安装过程,以及在Eclipse上配置hadoop开发插

运行wordcount程序一直停在map 100% reduce 0%, input文件夹的内容: 其中: f1.txt中的内容为:hello hadoop f2.txt中的内容为:hello hadoop f3.txt中的内容为:hello world     解决方法: 在/etc/hosts中增加以下红色一行,其中第一列为127.0.0.1,第二列为主机名称:   然后重新使用start-all.sh启动hadoop,然后执行wordcount程序,然后可以看到执行成功:   查看执行结果

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