MapReduce任务有三种运行方式：1、windows（linux）本地调试运行，需要本地hadoop环境支持2、本地编译成jar包，手动发送到hadoop集群上用hadoop jar或者yarn jar方式运行。3、本地编译环境在IDE里直接提交到集群上运行，实际上这种方式就是第二种方式的变种。本例说的就是第三种方式 1）核心的部分就是Confirguration的配置
2）本地需要编译成j
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2024-03-11 01:21:54
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当我们实现了一个Hadoop MapReduce Job以后，而这个Job可能又依赖很多外部的jar文件，在Hadoop集群上运行时，有时会出现找不到具体Class的异常。出现这种问题，基本上就是在Hadoop Job执行过程中，没有从执行的上下文中找到对应的jar文件(实际是unjar的目录，目录里面是对应的Class文件)。所以，我们自然而然想到，正确配置好对应的classpath，MapRe
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2024-04-15 06:27:11
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1，Yarn架构设计在hadoop当中无论是hdfs还是yarn都是服从主从设计的架构的，就是一个主节点用于管理整个集群，而一堆的从节点就是实际工作者了。而在yarn当中，主节点进程为ResourceManager，从节点进程为NodeManager。我们简单回顾一下提交作业到yarn上面的流程，client先将作业提交的RM上的ApplicationManager，ApplicationMana
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2024-03-25 10:13:41
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hadoop2.2.0、centos6.5hadoop任务的提交常用的两种，一种是测试常用的IDE远程提交，另一种就是生产上用的客户端命令行提交通用的任务程序提交步骤为：1.将程序打成jar包；2.将jar包上传到HDFS上；3.用命令行提交HDFS上的任务程序。跟着提交步骤从命令行提交开始最简单的提交命令应该如： hadoop jar /home/hadoop/hadoop-2.2.0/had
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2024-04-23 09:42:58
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# Hadoop运行jar包集群的HDFS存储上
## 引言
在大数据应用中，Hadoop是一个非常流行的框架，用于处理大规模数据集的分布式计算。其中，HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的分布式文件系统，用于存储数据。本文将介绍如何在Hadoop集群上运行jar包，并将结果存储在HDFS中。
## 步骤一：编写MapReduce程序
首先，我
原创
2023-08-21 03:30:50
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两个package都能实现map reduce计算过程。mapred老，基本不用，mapreduce是新。（先引个别人的，自己的以后再写）FileInputFormat和FileOutputFormat在mapred和mapreduce中都有定义，刚开始脑海里对这些都没有概念，就引用了mapreduce中的FileInputFormat和FIleOutputFormat。这样操作就带来了后面的问题
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2024-06-07 22:11:14
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方法一，手动导入在本地Windows环境下，下载解压hadoop-2.7.6进入idea创建好的项目文件夹下面 新创建的Directory命名为lib来到hadoop-2.7.6\share\hadoop\common文件目录下面 将黄色荧光笔标记的三个jar包拖入项目文件夹的lib目录下 还有\hadoop-2.7.6\share\hadoop\common\lib文件目录下的全部jar包也拖入
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2023-07-21 14:26:34
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一、将日志未清洗的数据放在Linux系统下/opt/log。二、上传到HDFS里面，命令：hadoop fs -mkdir log-data-new三、缺一个fastjson的jar包，命令：/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/mapreduce/lib,然后xftp从项目里导进来jar包。四、运行jar包，命令：hadoop jar /usr/local/l
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2023-09-20 10:50:02
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在hadoop环境下，我们经常会遇到执行一些脚本，然后却需要临时依赖一些jar包，比如在查看mahout运行结果的时候，如果用hadoop fs -text xxx就会遇到类似的错误信息：java.io.IOException: WritableName can't load class: org.apache.mahout.math.VectorWritable。意思就是当前环境下载classp
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2023-06-22 21:57:24
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对于如何编译WordCount.java，对于0.20 等旧版本版本的做法很常见，具体如下：javac -classpath /usr/local/hadoop/hadoop-1.0.1/hadoop-core-1.0.1.jar WordCount.java但较新的 2.X 版本中，已经没有 hadoop-core*.jar 这个文件，因此编辑和打包自己的MapReduce程序与旧版本有所不同。
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2023-05-29 14:22:42
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当我们实现了一个Hadoop MapReduce Job以后，而这个Job可能又依赖很多外部的jar文件，在Hadoop集群上运行时，有时会出现找不到具体Class的异常。出现这种问题，基本上就是在Hadoop Job执行过程中，没有从执行的上下文中找到对应的jar文件（实际是unjar的目录，目录里面是对应的Class文件）。所以，我们自然而然想到，
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2023-07-24 11:07:40
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HDFS Java API 可以用于任何Java程序与HDFS交互，该API使我们能够从其他Java程序中利用到存储在HDFS中的数据，也能够使用其他非Hadoop的计算框架处理该数据
为了以编程方式与HDFS进行交互，首先需要得到当前配置文件系统的句柄，实例化一个Configuration对象，并获得一个Hadoop环境中的FileSystem句柄，它将指向当前环境的HDFS NameNode
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2023-09-01 08:26:09
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这篇博客是笔者在CSDN里的第一篇博客，旨在希望在这个圈子能够得到更多的交流、更快的成长。 这篇博客就讲些比较基础的内容——常用HDFS的API操作。因为所有的API比较多，所以笔者便从中摘选出11个比较常用的API,希望能给读者一些帮助。因为Hadoop中关于文件操作类基本上都在“org.apache.hadoop.fs”包中，这些API的主要作用主要体现在以下操作上：打开文件、读写文件、删除文
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2023-09-01 08:28:43
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HDFS API详解org.apache.hadoop.fs"包中，这些API能够支持的操作包含：打开文件，读写文件，删除文件等。Hadoop类库中最终面向用户提供的接口类是FileSystem，该类是个抽象类，只能通过来类的get方法得到具体类。get方法存在几个重载版本，常用的是这个： static FileSystem get(Configuration conf);
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2023-07-23 23:39:36
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HDFS Java API 位于 org.apache.hadoop.fs 包中，这些API能够支持的操作包括打开文件、读写文件、删除文件等。Hadoop类库中最终面向用户提供的接口类是FileSystem。该类是一个抽象类，只能通过get方法获取到具体的类。该类封装了大部分文件操作，如mkdir、delete等。 <!--指定maven项目jdk编译版本，默认是jdk1.5--&
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2023-08-18 19:31:40
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文章目录1.mapreduce调用第三方jar的方式2.实操mapreduce调用第三方jar的三种方式2.1 使用分布式缓存2.2 使用GenericOptionsParser 参数解析方式2.3 使用实现Tool接口方式（推荐使用） 1.mapreduce调用第三方jar的方式首先，最简单的方式是将依赖jar打成fat jar，直接包含在提交程序中。但是这种方式导致不同的mapreduce项
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2023-07-15 19:52:43
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HDFS的Java API操作一、HDFS客户端环境准备1）根据自己电脑的操作系统拷贝对应的编译后的hadoop jar包到非中文路径2）
原创
2022-05-16 09:10:32
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Hadoop HDFS的Java API使用https://blog.csdn.net/u010416101/article/details/88984618
原创
2021-07-19 11:29:54
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Hadoop HDFS的Java API使用
原创
2022-01-19 10:12:09
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一、新课讲解由于Hadoop是使用Java语言编写的，因此可以使用Java API操作Hadoop文件系统。HDFS Shell本质上就是对Java API的应用，通过编程的形式操作HDFS，其核心是使用HDFS提供的Java API构造一个访问客户端对象，然后通过客户端对象对HDFS上的文件进行操作（增、删、改、查）。 （一）了解 HDFS API1.HDFS常见类与接口Hadoop
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2023-09-06 10:34:18
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