申明:接下来我将从以下几个方面对Hadoop进行学习记录:是什么?如何使用?与其他的区别?是什么?Hadoop就是存储海量数据和分析海量数据的工具。Hadoop具有以下特点:Hadoopjava语言编写Hadoop通过在分布式集群上存储海量数据,并运行分布式应用的开源框架Hadoop主要由HDFS和MapReduce作为核心组件组成。其中HDFS用于存储数据,MapReduce用户计算数据注意:
转载 2023-09-20 22:43:30
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Hadoop源码解读(Job提交)Job提交入口boolean flag = job.waitForCompletion(true);进入waitForCompletion(true)方法if (state == JobState.DEFINE) { submit(); }判断当前的Job状态是否为DEFINE,如果是DEFINE状态就进入submit()方法。进入submit()方法
转载 2024-07-18 21:39:32
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我的例子是运行3台虚拟机master:192.168.27.100 slave1:192.168.27.101 slave2:192.168.27.102一、代码和文件传入hadoop代码运行需要foodmart.txt文件,和代码一起打包如下链接中:链接:说明文档和代码 提取码:o1re代码如下://package com.ghgj.mazh.mapreduce.wc.demo1; imp
一、HDFS的Shell介绍Shell在计算机科学中俗称“壳”,是提供给使用者使用界面的进行与系统交互的软件,通过接收用户输入的命令执行相应的操作,Shell分为图形界面Shell和命令行式Shell。文件系统(FS)Shell包含了各种的类Shell的命令,可以直接与Hadoop分布式文件系统以及其他文件系统进行交互。常用命令如下 二、案例-Shell命令  &nb
转载 2024-01-11 13:58:16
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# Hadoop Java开发实例 ## 引言 在现代的大数据时代,处理和分析海量数据已经成为日常工作中的重要环节。而Hadoop作为一个可扩展的分布式计算系统,为我们提供了一个高效、可靠的解决方案。本文将介绍Hadoop Java开发的实例,并提供相应的代码示例。 ## Hadoop简介 Hadoop是一个基于Java的开源框架,用于处理大规模数据集的分布式计算。它采用了分布式存储和计算
原创 2023-08-09 06:15:28
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根据虾皮博客中教程,成功搭建了一个12台电脑的Hadoop云平台,而且成功运行了软件自带的wordcount程序,处理10M数据。但是当程序处理40M时候,却出错了。出错提示“Java Heap Space”,即集群中各个节点的堆内存不足,因此我们需要手动增加堆内存。具体方式是在Hadoop下各个节点的mapred-site.xml文件中,添加部分内容:<property>
转载 2023-06-11 16:32:07
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这几篇文章相当于《Hadoop权威指南》的读书笔记。Hadoop是用java语言实现的,因此HDFS有很好的java接口用以编程,重点就是Hadoop的FileSystem类,它是所有文件系统的抽象类,HDFS实例(DistributedFileSystem)也是基于它实现的。本部分主要介绍如何通过使用HDFS的java接口来编写程序。   Hadoop
转载 2023-05-30 21:31:02
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hadoop 实战练习(二)引言: 哈哈,时隔几日,坏蛋哥又回来了,继上一篇hadoop实战练习(一),坏蛋哥准备继续写一个实战练习实例。苏格拉底曾说:所有科学都源于需求。那么我们就抛出今天实战项目的需求:百度采集了一段时间用户的访问日志。需要将数据进行清洗变成结构化的数据,方便后面模型或报表的制作。那么就让我们开始吧!码字不易,如果大家想持续获得大数据相关内容,请关注和点赞坏蛋哥(haha…)文
转载 2023-10-06 16:19:31
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在  http://archive.apache.org/dist/ 去下载 hadoophadoop运行需要安装 JDK 1> 解压软件到目录 $ tar -zxf hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules 
转载 2023-12-29 23:47:34
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在前两篇文章中,我们已经介绍了HDFS的理论基础以及命令行的基本操作。但是,在实际中我们使用HDFS的平台时,是不可能全部进行命令行操作的。一定是要与编程结合起来进行的。所以,本篇将介绍HDFS相关的一些编程操作。Hadoop学习篇(二)——HDFS编程操作1说明:如涉及到侵权,请及时联系我,并在第一时间删除文章。2.3 HDFS编程操作HDFS有很多常用的Java API,这里我们用Java A
转载 2023-08-18 19:18:01
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Hadoop实战实例 Hadoop实战实例 Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样, MapReduce的run-time系统
转载 2016-04-30 12:16:00
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1.实验学时4学时2.实验目的熟悉Hadoop系统的安装掌握Hadoop系统的两种安装方式掌握Hadoop系统的基本命令3.实验内容安装虚拟机和Linux环境。虚拟机安装完毕:已经改变虚拟机网络连接方式为桥接网络,使用手机热点连接计算机环境为Linux系统(二)参照实验指南的内容安装Hadoop系统,安装单机模式。按照书上之前的配置,已经安装hadoop. 按照命令查看hadoop的例子
1.概览当RM(ResourcesManager)和NM(NodeManager)陆续将所有模块服务启动,最后启动是NodeStatusUpdater,NodeStatusUpdater将用Hadoop RPC远程调用ResourcesTrackerService中的函数,进行资源是初始化等操作,为将要运行的Job做好准备。以下主要分析在Job提交之前 RM与NM在心跳的驱动下操作。主要涉及的ja
hadoop的mapreduce实例
原创 2017-05-21 08:29:26
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参考文献:http://www.hadooper.cn/dct/page/657781.概述RandomWriter(随机写)例子利用 Map/Reduce把 数据随机的写到dfs中。每个map输入单个文件名,然后随机写BytesWritable的键和值到DFS顺序文件。map没有产生任何输出,所以reduce没有执行。产生的数据是可以配置的。配置变量如下名字默认值描述test.randomwriter.maps_per_host10每个节点运行的map任务数test.randomwrite.bytes_per_map1073741824每个map任务产生的数据量test.randomwrit
转载 2011-10-17 13:44:00
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参考文献:http://www.hadooper.cn/dct/page/657771排序实例排序实例仅仅用 map/reduce框架来把输入目录排序放到输出目录。输入和输出必须是顺序文件,键和值是BytesWritable.mapper是预先定义的IdentityMapper,reducer 是预先定义的 IdentityReducer, 两个都是把输入直接的输出。要运行这个例 子:bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar sort [-m <#maps>] [-r <#reduces>] <in-dir> <out-
转载 2011-10-17 14:04:00
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1、1TB(或1分钟)排序的冠军  作为分布式数据处理的框架,集群的数据处理能力究竟有多快?或许1TB排序可以作为衡量的标准之一。 1TB排序,就是对1TB(1024GB,大约100亿行数据)的数据进行排序。2008年,Hadoop赢得1TB排序基准评估第一名,排序1TB数据耗时209秒。后来,1TB排序被1分钟排序所取代,1分钟排序指的是在一分钟内尽可能多的排序。2009年
下一代Apache Hadoop MapReduce  回顾海量数据业务中,使用数量少规模大的集群比使用数量多规模小集群的成本低。规模大的集群能处理大数据集,同时也能支持更多的任务和用户。Apache Hadoop MapReduce框架大约能够支持4000台机器。下一代的Apache Hadoop MapReduce框架会纳入一个通用的资源调度器,用户可以自定义每一个应用程序的执行。
第一天        hadoop的基本概念  伪分布式hadoop集群安装  hdfs mapreduce 演示  01-hadoop职位需求状况.avi  02-hadoop课程安排.avi  03-hadoop应用场景.avi&nbs
转载 2024-10-09 13:03:03
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在使用 Hadoop 单机实例时,你可能会遇到“Java 拒绝连接”的问题。这通常是因为配置错误或者服务没有正常启动,导致无法与 Hadoop 进行通信。接下来,我们将详细探讨如何解决这个问题。 ### 环境准备 要搭建 Hadoop 单机实例,你需要确保你的系统满足以下软硬件要求: - **操作系统**: Linux (Ubuntu, CentOS) - **内存**: 至少 4GB -
原创 6月前
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