[root@hadoop2 ~]# hadoop namenode -formatDEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is deprecated.Instead use the hdfs command for it.Error: Could not find or load main class "-Djava.lib
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2023-12-04 17:36:31
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Hadoop JDK 版本问题导致的报错
原创
2024-09-30 00:23:09
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之前将eclipse下编好的mapreduce代码放到集群上面跑，发现速度很慢，namenode节点的cpu和内存使用率很低，datanode节点基本上处于没有运行的状态，然后通过查看hadoop-etc-hadoop下面的配置文件，发现mapreduce-site.xml文件下面的mapreduce.framework.name名字中framework少了一个字母e，导致集群一直运行在伪分布模式
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2023-07-04 21:00:52
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Hadoop框架自身集成了很多第三方的JAR包库。Hadoop框架自身启动或者在运行用户的MapReduce等应用程序时，会优先查找Hadoop预置的JAR包。这样的话，当用户的应用程序使用的第三方库已经存在于Hadoop框架的预置目录，但是两者的版本不同时，Hadoop会优先为应用程序加载Hadoop自身预置的JAR包，这种情况的结果是往往会导致应用程序无法正常运行。 下面
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2023-07-25 09:38:22
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Apache Pig是一个用于分析大型数据集的平台，其中包括用于表达数据分析程序的高级语言，以及用于评估这些程序的基础结构。 Pig程序的显着特性是它们的结构适于大量并行化，这反过来使得它们能够处理非常大的数据集。目前，Pig的基础结构层由一个编译器组成，该编译器产生Map-Reduce程序的序列，已经存在大规模并行实现（例如Hadoop子项目）。 Pig的语言层目前由一种称为Pig Latin的
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2024-06-23 07:04:56
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在hadoop集群中经常用hadoop jar向hadoop集群提交jar包运行分布式程序。
这里hadoop是$HADOOP_HOME/bin目录下的一个核心脚本，也是hadoop集群所有启动脚本的核心脚本，这个脚本最重要的就是把Hadoop依赖的库$HADOOP_HOME/share和配置文件目录
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2023-05-29 12:58:28
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https://nowjava.com/jar/search/hadoop-hdfs-2.7.7.jar
**对于Hadoop1.x.x版本，只需要引入1个jar： hadoop-core
对于Hadoop2.x.x版本，需要引入4个jar： hadoop-common hadoop-hdfs hadoop-mapreduce-client-cor
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2023-06-22 23:59:10
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一，hadoop环境安装： 1，JDB安装（1.8版本以上） 1：安装jdk 随意选择目录 只需把默认安装目录 \java 之前的目录修改即可 2：安装jre→更改→ \java 之前目录和安装 jdk 目录相同即可 注：若无安装目录要求，可全默认设置。无需做任何修改，两次均直接点下一步。 安
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2023-08-18 21:06:33
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记下常用命令，慢慢补充1.hadoop查看hdfs上的目录： hadoop fs -ls /给hdfs上目录授予权限: hadoop fs -chmod 777 /tmp/hive在hdfs上创建一个目录： hadoop fs -mkdir /jiatest把文件上传到hdfs指定目录: hadoop fs -put test.txt /jiatest上传jar包到hadoop上跑：
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2023-08-29 14:07:23
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# 深入理解 Hadoop：使用 `hadoop jar` 命令运行作业
Hadoop 是一个架构框架，允许分布式存储和处理大数据集。它的核心组件是 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 MapReduce。要使用 MapReduce 作业，你可以通过命令行使用 `hadoop jar` 命令。
## 什么是 `hadoop jar`？
`hadoop jar` 是用于提交 Map
原创
2024-09-27 06:54:30
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什么是map本地？reducer的输入是来自什么地方？map数据是否被复制随map函数等下发到客户？ 次讨论由about云小组发起：主要贡献者为 你觉得hadoop jar的执行除了分发代码，整个过程是什么样子的。 Karmic Koala: 客户端把jar送给JT，JT将jar放入HDFS，这样所有的TT都有能力访问这个jar。然后，JT 根据 j
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2024-03-13 20:57:38
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在HDFS中所有的Hadoop命令均由bin/hadoop脚本引出，不指定参数运行Hadoop脚本会打印出所有命令的描述。这篇博文总结一下常用的HDFS命令的操作。一、version命令version命令可以打印Hadoop版本的详细信息。$ hadoop version二、dfsadmin命令dfsadmin命令可以查看集群存储空间使用情况和各节点存储空间使用情况。# hadoop dfsadm
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2023-07-09 22:15:37
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hadoop jar jar包路径 入口类全路径如：hadoop jar /opt/software/mapreducedemo-1.0-SNAPSHOT.jar com.mr.airSort.AIrRunJob
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2023-05-24 14:23:00
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注意：一定要注意用户权限问题，真是被搞死了，各文件夹的用户权限
一、单机部署
1、安装jdk并配置环境变量；
2、解压hadoop的包，并配置hadoop的环境变量；
3、修改hadoop下conf中hadoop-env.sh中jdk的配置；
4、测试mapreduce程序。
1）拷贝hadoop下的conf下
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2023-12-29 23:29:29
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hadoop的服务器集群的搭建 一、各服务器的jdk安装，环境变量配置. source /etc/profile 二、安装hadoop，上传，解压. 配置五个文件：hadoop-env.sh; core-site.xml; hdfs-site.xml; mapred-site.xml; yarn-site.xml。 三、添加
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2023-09-08 20:33:55
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一个典型的实现Tool的程序：/**MyApp 需要从命令行读取参数，用户输入命令如，$bin/hadoop jar MyApp.jar -archives test.tgz arg1 arg2-archives 为hadoop通用参数，arg1 ,arg2为job的参数*/public class MyApp extends Configured implements Tool {&
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2024-06-26 18:08:49
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MapReduce设计构思如何对付大数据处理场景对相互间不具有计算依赖关系的大数据计算任务，实现并行最自然的办法就是采取MapReduce分而治之的策略。首先Map阶段进行拆分，把大数据拆分成若干份小数据，多个程序同时并行计算产生中间结果；然后是Reduce聚合阶段，通过程序对并行的结果进行最终的汇总计算，得出最终的结果。不可拆分的计算任务或相互间有依赖关系的数据无法进行并行计算！构建抽象编程模型
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2023-09-21 09:16:29
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Hadoop Map/Reduce说明 hadoop Map/Reduce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个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个Map/Reduce作业经常讲数据集切分成独立的块，这些块通过map任务并行处理，框架对map的输出进行排序
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2023-09-04 14:59:33
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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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-cp 和 -classpath 一样，是指定类运行所依赖其他类的路径，通常是类库，jar包之类，需要全路径到jar包，window上分号“;”java -cp .;myClass.jar packname.mainclassnameclasspath中的jar文件能使用通配符，如果是多个jar文件，要一个一个地罗列出来，从某种意义上说jar文件也就是路径。要指定各个JAR文件具体的存放路径，相同
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2023-09-20 07:03:01
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