如要了解hadoop的运行机制过程, 
   
   需要先了解几个概念: 
   
   mapreduce中概念: 
   
   1、首先用户程序(JobClient)提交了一个job,job的信息会发送到Job Tracker, 
  Job Tracker是Map-reduce框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信heartbeat,需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-23 20:05:39
                            
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            工具:IDEA在一切开始之前,我们先要确定我们的hadoop环境是否正常,hdfs文件系统是否正常。 如何验证呢?首先,把集群启动,正常显示界面: 进入文件系统: 此时需要创建一个文件夹用于存放一会会用到的文件,我这里取名为input 在hdfs系统创建文件夹有两个方法,其中一个是直接敲命令:hadoop fs -mkdir /input 第二个是在界面上创建: 不管用哪种方式,保证有这么一个文件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-06 10:58:05
                            
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            1.在本机的/root目录下,依次创建文件夹data,文本文件word.txt.mkdir -p /root/data
vim /root/data/word.txt键入i,进入编辑模式,输入如下内容:hello world
hadoop hdfs
qingjiao hadoop hongya
hdfs qingjiao
qingjiao
hadoop hongya键入Esc,退出编辑模式,输入:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-08 21:20:59
                            
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            在进行Hadoop的数据清洗技术中,单词计数的作业一直无法顺利运行,让我们整理出一个全面的解决方案,包含备份策略、恢复流程、灾难场景等各个方面,确保未来能顺利应对类似问题。
### 备份策略
为了确保数据的安全性,我们采取了系统的备份策略。我们将使用甘特图来展示各阶段的备份时间安排。
```mermaid
gantt
    title 备份计划
    dateFormat  YYYY-M            
                
         
            
            
            
            一、hadoop有非常多自带的计数器,相信看过执行log的都会看到各种数据 二、用户自己定义计数器 在开发中常常须要记录错误的数据条数,就能够用计数器来解决。 1、定义:用一个枚举来定义一组计数器,枚举中的每一个元素都是一个计数器 在main类中定义 enum RecordsCounter{ RIG            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-01-10 18:23:20
                            
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            目录一、训练要点二、需求说明三、实现思路及步骤四、关键实现代码五、具体实现单词统计步骤(含图片解析)1、启动各种服务环境      1.1 启动hdfs集群1.2 启动yarn集群1.3 启动mr-jobhistory1.4 启动spark历史服务器history-server  2、上传文件到虚拟机 3、本            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我们搭建好集群后,也运行了hadoop本身自带提供的单词测试程序,现在我们用Eclipse和mavenlai8手动编写一下单词计数程序并提交到hadoop上运行。一、环境准备参考我之前的博文搭建好hadoop完全分布式环境并且启动。主备eclipse和maven.二、新建一个maven项目用eclipse新建一个maven羡慕,在pom.xml中添加如下依赖:org.apache.hadoop            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录前言1. 计数器概述2. MapReduce内置计数器2.1 Map-Reduce Framework Counters2.2 File System Counters Counters2.3 Job Counters2.4 File Input | Output Format Counters3. MapReduce自定义计数器4. 案例:MapReduce自定义计数器4.1 需求4.2            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            统计单词个数要求1.将待分析的文件(不少于10000英文单词)上传到HDFS 2.调用MapReduce对文件中各个单词出现的次数进行统计 3.将统计结果下载本地。过程1.首先启动hadoop,用jps判断是否启动成功,如果成功,则如下图所示 2.递归创建/user/hadoop/input目录,将不少于10000字单词的文件上传到/user/hadoop/input目录下 3.打开eclipse            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             0 准备文件 test 内容如下,中间用 \t间隔[root@hadoop3 ~]# cat test h            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-04-20 18:45:05
                            
                                142阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
               Map Reduce是Google公司的核心计算模型, 它将运行于大规模集群上的复杂的并行计算过程高度地抽象为了两个函数:map和 reduce。 Hadoop是Doug Cutting受到Google发表的关于MapReduce的论文的启发而开发出来的。 Hadoop中的MapReduce是一个使用简易的软件框架, 基于 它写出来的应用程序能够运行在由上千台商用机器组成            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            hadoop运行模式:本地模式、伪分布式模式、完全分布式模式本地模式略伪分布式模式主要针对于一台机器进行测试。hadoop-env.shexport JAVA_HOME=${JAVA_HOME}core-site.xml<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
<property>
	<name>fs.defaultFS</name>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              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-2.7.2]$ mkdir input    2)将hadoop的xml配置文件复制到 input    [hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            一.开启Hadoop 开启Hadoop命令,进入Hadoop的安装目录,    执行./start-all.sh    正常状态下的JPS    都出来了,并不代表所有节点全起来了,当怎么都有问题时,可以看一下集群的日志信息,看有没有报错       单独启动某个节点,  集群中缺一个都无法正常工作! sbin/start-all.sh  该命令会把整个集群进行启动,但是如果有一个节点的某个进程挂            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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               0 计数器相当于开车中的仪表盘,用于提醒功能, 计数可以再map阶段,也可以在reduce阶段 1 写法代码: package count            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在处理“hadoop单词计数的命令”这个任务时,我深刻意识到了有效的备份与恢复策略、灾难场景应对、工具链集成、验证方法以及迁移方案是怎样的重要。在这里,我将详细记录我解决这个问题的过程,并展示具体的实施细节。
### 1. 备份策略
为了确保在进行单词计数操作时数据的安全,我设计了一个备份策略。下面是一个周期计划的甘特图,展示了备份的周期安排以及具体时间点。
```mermaid
gantt            
                
         
            
            
            
            # 如何运行 Hadoop:新手指南
Hadoop 是一个开源框架,可以让你通过分布式存储和处理大数据集来构建数据密集型应用。对于刚入行的小白来说,了解如何运行 Hadoop 是进入大数据领域的第一步。本文将详细介绍如何在本地环境或伪分布式环境中搭建和运行 Hadoop,帮助你快速上手。
## 流程概览
我们可以分为以下几个步骤来实现“运行 Hadoop”:
| 步骤         |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本文,简单介绍下,如何运行hadoop自带的mapreduce的那些例子。本文针对的hadoop版本,是2.6.5版本,自带的例子包名为:hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar;位于/share/hadoop/mapreduce目录下。简单来说,如果想要完成范例的运行,直接:hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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               hadoop 是实现了 mapreduce 的思想,将数据切片计算来处理大量的离线数据。 
      hadoop 
   处理的数据必须是已经存放在 hdfs 上或者类似 hbase 的数据库中。所以   hadoop 实现的时候 
   是通过移动计算到这些存放数据的机器上来提高效率而 storm   不同,storm 是一个流计算框 
   架。处理的数据是实时消            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            MapReduce编程:单词计数 文章目录MapReduce编程:单词计数1、实验描述2、实验环境3、相关技能4、相关知识点5、实现效果6、实验步骤7、参考答案8、总结 1、实验描述使用mapreduce编程,完成单词计数实验时长:90分钟主要步骤: 
  启动Hadoop集群编写代码打包程序,并提交至HDFS运行查看实验结果文件2、实验环境虚拟机数量:3系统版本:Centos 7.5Hadoop            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-11 19:38:08
                            
                                171阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                    