hadoop-eclipse-plugin下载地址https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin eclipse直接在Ubuntu software center下载安装默认安装路径为/usr/lib/eclipse jdk版本需要1.7的java -version检查版本，如果不是1.7的执行以下命令sudo a
原创
2021-09-02 16:42:41
688阅读
1、Hadoop开发环境简介1.1 Hadoop集群简介Java版本：jdk-6u31-linux-i586.binLinux系统：CentOS6.0Hadoop版本：hadoop-1.0.0.tar.gz1.2 Windows开发简介Java版本：jdk-6u31-windows-i586.exeWin系统：Windows 7 旗舰版Eclipse软件：eclipse-jee-indigo-SR
转载
精选
2014-06-04 19:53:53
1027阅读
在hadoop-env.sh里 HADOOP_OPTS=”$HADOOP_OPTS -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,address=8999”http://stac
翻译
2022-07-19 11:53:28
81阅读
资源提供：https://pan.baidu.com/s/1I-TxOB4qfaPuX3yJN_v9WQHadoop官方：https://hadoop.apache.org/releases.html一、下载资源去官网下载Hadoop的安装包，在windows上解压src的也要下载，上面的链接提供了2.6.5的，需要更高版本自行下载下载好压缩包，在windows上解压，并新建一个hadoop-li
转载
2024-05-04 14:30:35
80阅读
前面我们介绍的wordcount案例是在Eclipse中写好代码，然后打成jar包，然后在Linux环境中执行的，这种方式在我们学习和调试的时候就显得非常的不方便，所以我们来介绍下直接在Eclipse运行的本地运行方式。本地运行模式本地运行模式的特点mapreduce程序是被提交给LocalJobRunner在本地以单进程的形式运行。而处理的数据及输出结果可以在本地文件系统，也可以在...
原创
2022-07-01 10:12:58
157阅读
利用MapReduce利器作开发，不论从思想上还是技能上都是新的体验。以下罗列下如何利用eclipse调试MR任务。(本人环境：hadoop1.0.2，部署在linux上，本地windows开发)1、安装hadoop。先在linux上安装好hadoop，为更接近线上环进，我的是安装成Cluster注意要远程访问相关端口，conf/mapred-site.xml中localhost:9001中需要换
原创
2012-06-08 09:16:00
680阅读
上传两个文件到hdfs上的input目录下 代码例如以下： import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.ap
转载
2016-04-08 19:02:00
86阅读
2评论
我们打算在linux（centos）上安装eclipse，并配置好mapreduce程序开发环境。第一步：下载并安装eclipse（前提是已经安装好JDK）在linux系统中打开浏览器，输入网址：http://archive.eclipse.org/eclipse/downloads/我们选择3.7.2版本。下载下来后，文件存在于：[liuqingjie@master Downloads]$ ll
原创
2015-05-13 22:16:25
1924阅读
1.单表关联"单表关联"要求从给出的数据中寻找所关心的数据，它是对原始数据所包含信息的挖掘。实例描述给出child-parent（孩子——父母）表，要求输出grandchild-grandparent（孙子——爷奶）表。算法思想：这个实例需要进行单表连接，连接的是左表的parent列和右表的child列，且左表和右表是同一个表。连接结果中除去连接的两列就是所需要的结果——"grandchild--
转载
2024-03-23 13:02:48
35阅读
1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段2）第一个阶段的maptask并发实例，完全并行运行，互不相干3）第二个阶段的reduce task并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有maptask并发实例的输出4）MapReduce编程模型只能包含一个map阶段和一个reduce阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个mapreduce程序，串行运行 1）在MapReduce
转载
2024-04-29 19:58:43
34阅读
一、MapReduce简介二、MapReduce并行处理的基本过程三、MapReduce实际处理流程四、一个job的运行流程一、MapReduce简介易于编程良好的扩展性高容错性二、MapReduce并行处理的基本过程一切都是从最上方的user program开始的，user program链接了MapReduce库，实现了最基本的Map函数和Reduce函数。图中执行的顺序都用数字标记了。Map
转载
2024-04-08 13:35:49
54阅读
目录 Windowseclipse软件准备hadoop安装配置eclipse配置ideaLinuxeclipse软件准备hadoop安装配置eclipse安装配置Windowseclipse软件准备（1）eclipse：eclipse-jee-oxygen-3a-win32-x86_64；（2）hadoop：hadoop-2.7....
原创
2021-07-12 14:05:07
752阅读
开发Windows+eclipse（1）创建Map/Reduce项目 打开eclipse，点击File-->New-->Other-->Map/Reduce Project，按照步骤操作就可以创建一个Map/Reduce项目，与普通项目不同的是，当创建好Map/Reduce项目后，需要的Hadoop依赖包都自动从Hadoop安装目录中添加进来。如图：...
原创
2021-07-12 14:05:05
398阅读
1）输入数据接口：InputFormat （1）默认使用的实现类是：TextInputFormat （2）TextInputFormat的功能逻辑是：一次读一行文本，然后将该行的起始偏移量作为key，行内容作为value返回。 （3）CombineTextInputFormat可以把多个小文件合并成 ...
转载
2021-09-05 12:14:00
205阅读
2评论
MapReduce JAVA框架开发流程总体流程用户提交任务给集群集群首先对输入数据源进行切片master 调度 worker 执行 map 任务worker 读取输入源片段worker 执行 map 任务，将任务输出保存在本地master 调度 worker 执行 reduce 任务，reduce worker 读取 map 任务的输出文件执行 reduce 任务，将任务输出保存到 HDFS细节
转载
2023-07-16 12:02:27
573阅读
文章目录使用Eclipse创建MapReduce工程配置环境新建MapReduce工程分布式文件系统HDFSHDFS-JAVA接口之读取文件HDFS-JAVA接口之上传文件HDFS-JAVA接口之删除文件HDFS-JAVA接口之列举文件夹和文件列举文件夹列举文件HDFS-JAVA接口之创建目录HDFS-JAVA接口之下载文件HDFS-JAVA接口之写入文件 使用Eclipse创建MapReduc
转载
2023-11-28 15:28:56
29阅读
一、简介1.1、概述MapReduce是Hadoop提供的用于进行分布式计算的框架MapReduce是仿照Google MapReduce来实现的MapReduce会将整个计算过程拆分2个阶段：Map(映射)阶段和Reduce(规约)阶段1.2、组件1.2.1、Writable - 序列化在MapReduce中，要求被传输的数据必须能够序列化MapReduce提供了一套独立的序列化机制，基于AVR
转载
2023-07-19 15:38:56
257阅读
大数据学习笔记
MapReduce是什么MapReduce是一种分布式计算编程框架，是Hadoop主要组成部分之一，可以让用户专注于编写核心逻辑代码，最后以高可靠、高容错的方式在大型集群上并行处理大量数据。MapReduce的存储MapReduce的数据是存储在HDFS上的，HDFS也是Hadoop的主要组成部分之一。下边是MapReduce在HDFS上
在做好数据处理和分析时，MapReduce 是一个常用的编程模型。在本文中，我们将着重探讨在进行 “mapreduce java 开发” 时遇到的问题和解决方案，以及如何优化和预防这些问题的发生。
# 问题背景
随着大数据时代的到来，企业需要处理和分析海量的数据。MapReduce 是一种有效的分布式计算模型，可以帮助开发人员在大数据集上进行并行处理。以下是一些业务影响分析：
- 增加数据处
eclipse本身是一个开源平台, 给用户提供了很多扩展点
原创
2021-09-28 15:20:19
3854阅读
