一、软件环境 我使用的软件版本如下: 1. Intellij Idea 2017.1二、创建maven工程及配置 2.1创建工程 打开Idea,file->new->Project,左侧面板选择maven工程。(如果只跑MapReduce创建Java工程即可，不用勾选Creat from archetype，如果想创建web工程或者使用骨架可以勾选) 创建完成后以及运行结束后目
之前在Eclipse或者MyEclipse编写的WebApp项目（非Maven项目）想要导入IDEA中并构建运行起来，需要经过如下步骤，这里总结记录一下：第一步，将项目源码导入IDEA（下一步下一步即可） 第二步，构建项目结构（下面是导入完成后的构建步骤）1、配置项目jdk以及项目编译目录（项目Artifacts 的 output目录，Artifacts即项目的打包部署，mo
前言Hadoop可以运行在三种模式下：单机模式伪分布模式完全分布式模式相信初学者入门Hadoop的第一堂课就是伪分布模式Hadoop系统的安装，相信一定是血泪史各种翻教程各种重装。而实际上，基于Hadoop的MapReduce程序在单机上运行，并不一定需要安装伪分布模式Hadoop系统，甚至，并不一定需要安装Hadoop。运行和调试MapReduce程序只需要有相应的Hadoop依赖包就行，可以完
之前很多人跑mapreduce任务只知道在在本地打成jar，提交到hadoop集群上去跑任务，如果出现错误往往很难定位错误，所以远程debug是开发中不可或缺的技能。通常大家都是在本地写好mapreduce任务，希望能在window环境下运行。1.这里我的运行环境为：win10，IDEA2017.1.3 2.集群环境：系统centos7.hadoop2.6.0,共7个节点，其中nn节点192.1
MapReduce工程(IDEA) hadoop 1. maven工程1.1 创建maven工程1.2 修改配置文件1.3 Mapper类1.4 Reduces类1.5 Driver类1.6 入口类1.7 测试2. 普通工程2.1 添加依赖2.2 打包
1. maven工程
前言简单讲讲我怎么在IDEA进行开发的。大数据 基础概念大数据 Centos基础大数据 Shell基础大数据 ZooKeeper大数据 Hadoop介绍、配置与使用大数据 Hadoop之HDFS大数据 MapReduce大数据 Hive大数据 Yarn大数据 MapReduce使用大数据 Hadoop高可用HA开发环境IDEAHadoop创建IDEA工程配置创建一个Maven工程，之后，配置pom
图解mapreduce工作流程# 0. 任务提交
1. 拆-split逻辑切片--任务切分。
FileInputFormat--split切片计算工具
FileSplit--单个计算任务的数据范围。
2. 获得split信息和个数。
# MapTask阶段
1. 读取split范围内的数据。k(偏移量)-v(行数据)
关键API：TextInputFormat。
第一次使用 maven 创建项目，第一次碰到的坑不少，但是 maven 的确好用啊！！看别的好多博客写的教程不清楚，并且好多都是复制的，期间遇到了好多坑也没解释。简单说下步骤，和我遇到的坑~~~~环境：IDEA JDK1.8（已配置）maven（官网下载的没使用 IDEA 自带的）第一步：maven 搭建 1. 官网下载 http://maven.apache.org/download.cgi
操作系统：Win7 64位Hadoop：2.7.4中文分词工具包IKAnalyzer: 5.1.0开发工具：Intellij IDEA 2017 Community 准备中文分词工具包项目需要引入中文分词工具包IKAnalyzer，故第一步是对中文分词工具包的打包并安装到本地库1：下载中文分词工具包，源代码地址： https://github.com/linvar/IKAnal
?MapReduceMapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，它是hadoop的重要组成部分，其主要负责分布式计算。MapReduce具有高容错性的优点，适合海量数据的离线处理。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。编写一个完整的MapReduce任务只需要三步：1、编写mapper阶段的逻辑代码
一、情况1[hadoop@h71 q1]$ vi ip.txt
192.168.1.1 aaa
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192.168.2.2 ccc
192.168.3.3 ddd
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192.168.
本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布Spark 是一个基于分布式文件系统的计算框架，和MapReduce处于同等的地位，其下是分布式文件系统HDFS、Yarn、Mesos等资源管理调度系统。和MapReduce相比，其主要的优势是基于内存进行计算，将计算中用到的变量、中间文件等尽量存储到计算机内存中，而MapReduce是将其存储到磁盘上。因此Spark 会比MapReduce快。
1、打开IDEA , 进入File.New.Project 2、在Project界面，选择Spring Initializr ,然后选择本地JDK 和 服务初始化路径https://start.spring.io ，点击Next进入下一步 3、继续选择项目名称，打包方式。 因为springboot自带tomcat服务器，所以选择jar包即可 。 
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2023-06-25 17:18:07
92阅读
https://.codetd.com/article/6330 https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/84342770 通过idea开发mapreduce程序并直接run，提交到远程hadoop集群执行mapreduce。 简要流程 ...
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2021-08-04 09:09:00
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1.首先确认linux服务器安装好了hadoop安装教程：2.使用IDEA编写mapreducer的demo.2.1 IDEA创建一个maven项目，项目名称为WordCount2.2 配置Project Settings的Modules在IDEA的Project Structure中：选择左侧的Modules：见下图的0处，然后点击最右侧的+，见1处，然后再点击JARs or directori
IDEA+Maven运行调试MapReduce程序 文章目录IDEA+Maven运行调试MapReduce程序新建java类配置输入文件路径修改level参数添加Application配置运行调试常见报错Error:java: 不支持发行版本 5系统找不到指定的文件Windows下的权限问题参考博客 新建java类在项目的左侧文件目录中，选择 -> -> ，鼠标右键点击，选择 -
文章目录一、总体步骤二、创建工程三、配置环境配置maven环境然后配置我们的log4j来打印日志，我就直接放到resource文件夹下了然后配置我们的数据的信息，我就直接叫jdbc.properties放再resources文件夹下了接下来再来配置Mybatis的主配置文件，文件名采用它建议的sqlMapConfig.xml的形式创建实体类、实体类的Dao以及相应的映射文件四、测试环境 一、总体
# 使用Idea构建Java MapReduce程序
## 引言
MapReduce是一种用于大规模数据集处理的编程模型，由Google公司提出。它将数据处理任务分为两个步骤：Map和Reduce。Map将输入数据映射为键值对，Reduce将键值对进行聚合处理。本文将介绍如何使用Idea构建Java MapReduce程序，并提供一个简单的示例。
## 开发环境准备
在开始之前，您需要准备以下
原创
2023-08-13 06:10:11
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从日志文件进行单词计数：首先，使用JAVA
IDEA软件新建项目CountByData，并利用该软件编译并自动生成jar包：然后在项目中添加如下代码段：<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId&
文章目录一.设计分析二.代码开发1.新建maven工程,添加依赖2.编写Mapper类3.编写Reduce类4.编写Driver类执行Job5.执行会在本工程目录出现一个test目录打开目录中的part-r-00000文件即统计词频文件,如下:6.在hadoop中运行1)修改Driver类中输入输出路径:2)打jar包将jar包上传到hadoop的lib目录下3)将测试数据上传到hdfs目录中:
