一、情况1[hadoop@h71 q1]$ vi ip.txt 192.168.1.1 aaa 192.168.1.1 aaa 192.168.1.1 aaa 192.168.1.1 aaa 192.168.1.1 aaa 192.168.1.1 aaa 192.168.1.1 aaa 192.168.2.2 ccc 192.168.3.3 ddd 192.168.3.3 ddd 192.168.
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之前很多人跑mapreduce任务只知道在在本地打成jar,提交到hadoop集群上去跑任务,如果出现错误往往很难定位错误,所以远程debug是开发中不可或缺的技能。通常大家都是在本地写好mapreduce任务,希望能在window环境下运行。1.这里我的运行环境为:win10,IDEA2017.1.3 2.集群环境:系统centos7.hadoop2.6.0,共7个节点,其中nn节点192.1
IDEA+Maven运行调试MapReduce程序 文章目录IDEA+Maven运行调试MapReduce程序新建java类配置输入文件路径修改level参数添加Application配置运行调试常见报错Error:java: 不支持发行版本 5系统找不到指定的文件Windows下的权限问题参考博客 新建java类在项目的左侧文件目录中,选择 -> -> ,鼠标右键点击,选择 -
转载 2024-03-26 09:51:55
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1.首先确认linux服务器安装好了hadoop安装教程:2.使用IDEA编写mapreducer的demo.2.1 IDEA创建一个maven项目,项目名称为WordCount2.2 配置Project Settings的Modules在IDEA的Project Structure中:选择左侧的Modules:见下图的0处,然后点击最右侧的+,见1处,然后再点击JARs or directori
一、软件环境 我使用的软件版本如下: 1. Intellij Idea 2017.1二、创建maven工程及配置 2.1创建工程 打开Idea,file->new->Project,左侧面板选择maven工程。(如果只跑MapReduce创建Java工程即可,不用勾选Creat from archetype,如果想创建web工程或者使用骨架可以勾选) 创建完成后以及运行结束后目
从日志文件进行单词计数:首先,使用JAVA IDEA软件新建项目CountByData,并利用该软件编译并自动生成jar包:然后在项目中添加如下代码段:<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId&
前言简单讲讲我怎么在IDEA进行开发的。大数据 基础概念大数据 Centos基础大数据 Shell基础大数据 ZooKeeper大数据 Hadoop介绍、配置与使用大数据 Hadoop之HDFS大数据 MapReduce大数据 Hive大数据 Yarn大数据 MapReduce使用大数据 Hadoop高可用HA开发环境IDEAHadoop创建IDEA工程配置创建一个Maven工程,之后,配置pom
MapReduce Join关键词连接是一个很通用的问题。   如果数据量比较小,完全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内存溢出(OOM)。那么此时就可以用 MapReduce Join 来解决大数据的连接问题。1. Reduce Join连接字段作为 key,其余部分和新加的标记作为 value,然后进行输出。   reduce 端的主要工作:在 reduce 端
摘要:MapReduce程序开发流程遵循算法思路、Mapper、Reducer、作业运行的步骤。关键词:MapReduce 程序   开发流程 对于一个数据处理问题,若须要MapReduce。那么怎样设计和实现?MapReduce程序基础模板,包括两个部分,一个是map,一个是reduce。map和reduce的设计取决解决这个问题的算法思路。而map和reduce的运行须要作业的调度。
在这篇文章里总结了几种网上或者论文中常见的MapReduce模式和算法,并系统化的解释了这些技术的不同之处。所有描述性的文字和代码都使用了标准hadoop的MapReduce模型,包括Mappers, Reduces, Combiners, Partitioners,和 sorting。如下图所示: 基本MapReduce模式计数与求和问题陈述: 有许多文档,每个文档都有一些
前言Hadoop可以运行在三种模式下:单机模式伪分布模式完全分布式模式相信初学者入门Hadoop的第一堂课就是伪分布模式Hadoop系统的安装,相信一定是血泪史各种翻教程各种重装。而实际上,基于Hadoop的MapReduce程序在单机上运行,并不一定需要安装伪分布模式Hadoop系统,甚至,并不一定需要安装Hadoop。运行和调试MapReduce程序只需要有相应的Hadoop依赖包就行,可以完
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文章目录MapReduce简介MR核心编程思想MapReduce的优缺点优点:缺点:MapReduce编程自动化调度平台yarnyarn两大服务进程——Resource Manager和Node Manageryarn中的调度调度选项yarn集群搭建 MapReduce简介Hadoop通过分布式文件系统Hdfs来实现对海量数据的存储,除此之外,Hadoop还提供了分布式计算框架MapReduce
转载 2024-07-08 12:25:31
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一、MapReduce是用于解决什么问题的?每一种技术的出现都是用来解决实际问题的,否则必将是昙花一现,那么MapReduce是用来解决什么实际的业务呢?首先来看一下MapReduce官方定义: 总结一句话:MapReduce就是批量处理海量数据的分布式计算框架。在数据规模比较小时,如果要批量处理一些数据,通常都是在凌晨跑一个或者多个定时任务,定时任务直接连接业务库,从业务库中读取然后批
文章目录1. 搭建环境2. 新建WordCount V1.03. 坑1. 搭建环境搭建 Hadoop集群环境 Hadoop 3.1.2 独立模式,单节点和多节点伪分布式安装与使用 新建环境变量,设置hadoop的用户名,为集群的用户名 2. 新建WordCount V1.0添加Maven依赖,虽然h
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IDEA结合Maven搭建本地MapReduce环境 文章目录IDEA结合Maven搭建本地MapReduce环境前言环境配置Maven新建项目初始化添加apache源添加Hadoop依赖 前言Hadoop的开发中需要很多的依赖包,相互之间的关系较为复杂,依赖包之间复杂的关系就导致了搭建Hadoop的过程中会遇到各种报错,费心费神还调试不好,真是让人苦恼。Maven是一个依赖管理和项目构建的工具,
文章目录初探MapReduce一、MapReduce核心思想二、MapReduce编程实例-词频统计思路1、map阶段(映射)2、reduce阶段(归并阶段)三、词频统计编程实现1、准备数据文件2、将文件上传到hdfs指定路径3、在java里创建词频统计映射器类4、创建词频统计驱动类5、运行词频统计驱动类,查看结果6、修改词频统计映射类7、修改词频统计驱动器类8、启动词频统计驱动器类,查看结果9
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文章目录一、Hadoop 1.x的传统集群调度框架二、Hadoop/MapReduce 1.x的架构问题三、1.x版本的独立集群集中调度四、Hadoop 2.x的集群调度框架YARN1. YARN的思想2. YARN双层调度架构3. 具体做法4. YARN中运行一个作业的流程1)作业提交2) 作业初始化3)任务分配4)任务运行5)进度和状态更新6)作业完成5. 简化的YARN调度流程五、Hado
1、map的输入是无法控制的,它一行行读取进来2、但是我们可以将它输入的value进行切割,组装成我们想要的key对象,以方便排序后在传输到reduce。所以一般我们这么干:把需要排序的字段组装成自定义对象作为key,这个自定义对象需要实现writebleCompareble接口, 重写里面的compareto方法就行可以自定义排序了。3、只要你在map中用的是自定义的bean作为key,那么
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 之前在Eclipse或者MyEclipse编写的WebApp项目(非Maven项目)想要导入IDEA中并构建运行起来,需要经过如下步骤,这里总结记录一下:第一步,将项目源码导入IDEA(下一步下一步即可) 第二步,构建项目结构(下面是导入完成后的构建步骤)1、配置项目jdk以及项目编译目录(项目Artifacts 的 output目录,Artifacts即项目的打包部署,mo
java8出来后,特意了解它的新特性lambda表达式,由此头一次听说了函数式编程这个词,听起来挺高深的样子。也曾各种搜索去了解它的来龙去脉。甚至买了一本书《函数式编程思想》,并在部门内进行了一次讨论。此时,首先需要回答的问题便是函数式编程:那是什么东西?为此,我逛过百度,各种博客,知乎,github,但没有看到一个直接的答案,大多是列举函数式编程的特性,优点,理解能力有限,在多次思考之后,某一天
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