Hadoop Streaming with Python(新手向)
孙云峰
CodeLover/BugHunter/概述Hadoop Streaming是Hadoop提供的一种编程工具，允许用户用任何可执行程序和脚本作为mapper和reducer来完成Map/Reduce任务，这意味着你如果只是hadoop的一个
之前已经配置好了Hadoop以及Yarn，可那只是第一步。下面还要在上面运行各种程序，这才是最重要的。Ubuntu安装时默认已经安装了Python, 可以通过Python –version 查询其版本。 因此我们可以直接运行python的脚本了。Python MapReduce Code这里我们要用到 Hadoop Streaming API， 通过STIDN（Standard input）和
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2023-08-13 11:00:29
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详细介绍python操作hadoop的Hdfs和MapReduce一、hdfs1、环境准备在操作hdfs的时候使用了pyhdfs库，需要pip或者anaconda安装一下，我使用了pip ps：我已经把pip的源换成清华源的了，特别提醒要换国内的源，不然很慢很慢很慢…pip install pyhdfs2、python代码剖析import pyhdfs
#通过ip连接hadoop的集群，我使用的是
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2023-07-01 22:49:18
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1：安装 由于是windows环境（linux其实也一样），只要有pip或者setup_install安装起来都是很方便的>pip install hdfs 2：Client——创建集群连接> from hdfs import * > c
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2023-09-14 21:37:59
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基于Python的Hadoop实时作业状态监控前言：任务需要，要求完成这么一个程序，恰好博主以前在虚拟机上部署过hadoop，但是部署完后一直没用过，这次就来尝试下吧。进入正题：一、环境及工具：ubuntu14.04 LTS Hadoop Python PycURL二、关于 API 先把语言放在一边，要想监控hadoop的作业状态，那hadoop至少要提供相应的API 吧，上官网一通猛翻，
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2023-07-29 22:59:05
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mrjob只需要安装在客户机上，其中在作业的时候提交。下面是要运行的命令：export HADOOP_HOME="/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce"
./ngrams.py -r hadoop --hadoop-bin /usr/bin/hadoop --jobconf mapred.reduce.tasks=10 -o hdfs:///output-mrjob hdf
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2023-10-13 11:45:24
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hadoop之steaming介绍hadoop有个工具叫做steaming，能够支持python、shell、C++、PHP等其他任何支持标准输入stdin及标准输出stdout的语言，其运行原理可以通过和标准java的map-reduce程序对比来说明：使用原生java语言实现Map-reduce程序hadoop准备好数据后，将数据传送给java的map程序java的map程序将数据处理后，输出
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2024-02-23 11:22:46
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说明：本文使用的Hadoop版本是2.6.0，示例语言用Python。概述Hadoop Streaming是Hadoop提供的一种编程工具，提供了一种非常灵活的编程接口，允许用户使用任何语言编写MapReduce作业，是一种常用的非Java API编写MapReduce的工具。调用Streaming的命令如下(hadoop-streaming-x.x.jar不同版本的位置不同)：$${HADOOP
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2023-05-24 14:16:52
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MapReduce Join对两份数据data1和data2进行关键词连接是一个很通用的问题，如果数据量比较小，可以在内存中完成连接。如果数据量比较大，在内存进行连接操会发生OOM。mapreduce join可以用来解决大数据的连接。1 思路1.1 reduce join在map阶段, 把关键字作为key输出，并在value中标记出数据是来自data1还是data2。因为在shuffle阶段已经
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2023-09-20 10:24:55
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阅读本文之前 需要先在 服务器端配置好 伪分布的 hadoop 可以参考博主之前的文章 ！！！！ 先记录一下自己遇到的坑 hadoop 找不到python 安装python 后还需要在 py文件中添加 #! python执行路径 #!/usr/local/python3/Python-3.6.5/python3 否则会出现很多莫名其妙的 bug！！！！ hadoop 需要开启的端口不是一般的的多，
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2023-09-24 18:07:31
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WritableComparable接口Writable接口大家可能都知道，它是一个实现了序列化协议的序列化对象。在Hadoop中定义一个结构化对象都要实现Writable接口，使得该结构化对象可以序列化为字节流，字节流也可以反序列化为结构化对象。那WritableComparable接口是可序列化并且可比较的接口。MapReduce中所有的key值类型都必须实现这个接口，既然是可序列化的那就必须得实现readFiels（）和write（）这两个序列化和反序列化函数，既然也是可比较的那就必须得实现compareTo（）函数，该函数即是比较和排序规则的实现。这样MR中的key值就既能可序列化又是
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2013-07-31 19:56:00
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WritableComparable接口Writable接口大家可能都知道，它是一个实现了序列化协议的序列化对象。在Hadoop中定义一个结构化对象都要实现Writable接口，使得该结构化对象可以序列化为字节流，字节流也可以反序列化为结构化对象。那WritableComparable接口是可序列化并且可比较的接口。MapReduce中所有的key值类型都必须实现这个接口，既然是可序列化的那就必须
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精选
2014-04-21 10:45:24
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前言本篇简单介绍一下业界流行的大数据权限管理框架Apache Sentry和Ranger。Apache SentrySentry是由Cloudera公司内部开发而来的，初衷是为了让用户能够细粒度的控制Hadoop系统中的数据(这里主要指HDFS，Hive的数据)。所以Sentry对HDFS，Hive以及同样由Cloudera开发的Impala有着很好的支持性。Apache RangerRanger
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2023-07-13 16:41:43
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Hadoop 的配置有些麻烦，目前没有一键配置的功能，虽然当时我在安装过程中也参考了有关教程，但还是遇到了很多坑，一些老版本的安装过程已不适用于 hadoop2.x，下面就介绍一下具体步骤。安装 Java因为之后使用 Hadoop 需要运行 jar 包，所以 Java 环境是必须的，这里不作赘述，相信大多数学习 Hadoop 的小伙伴计算机上都早已经搭好 Java 环境。下载 Hado
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2023-08-23 21:08:22
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在访问hadoop集群时，经常会遇到各种端口，如通过HTTP访问、TCP访问、RPC访问等。以下是收集整理的一些常用的hadoop集群默认端口。Hadoop环境：2.x一、hadoop配置文件说明： 序号配置文件名配置对象主要内容1core-site.xml集群全局参数用于定义系统级别的参数，如defaultFS、Hadoop的临时目录等2hdfs-site.xmlHDFS参数HDFS名
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2023-09-06 09:31:30
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Hadoop有一个抽象文件系统的概念，hdfs只是其中的一个实现，Java抽象类org.apache.hadoop.fs.FileSystem定义了hadoop中的一个文件系统接口，hdfs是实现了这个接口的一个文件系统，还有其它的文件系统实现，例如使用了本地磁盘文件系统的Local文件系统和RawLocalFilesystem等。一：hdfs命令行接口 类似于传统的文件系统，hdfs提供命
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2023-07-12 19:07:10
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