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,
操作系统:Win7 64位Hadoop:2.7.4中文分词工具包IKAnalyzer: 5.1.0开发工具:Intellij IDEA 2017 Community 准备中文分词工具包项目需要引入中文分词工具包IKAnalyzer,故第一步是对中文分词工具包的打包并安装到本地库1:下载中文分词工具包,源代码地址: https://github.com/linvar/IKAnal
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.
?MapReduceMapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,它是hadoop的重要组成部分,其主要负责分布式计算。MapReduce具有高容错性的优点,适合海量数据的离线处理。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个Hadoop集群上。编写一个完整的MapReduce任务只需要三步:1、编写mapper阶段的逻辑代码
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 -
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
1.编程实现文件合并和去重操作对于两个输入文件,即文件A和文件B,请编写MapReduce程序,对两个文件进行合并,并剔除其中重复的内容,得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。    输入文件A的样例如下:20150101     x20150102     y
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MapReduce简介 MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算。概念"Map(映射)“和"Reduce(归约)”,是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Red
转载 2023-08-21 09:32:54
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MapReduce工程(IDEA) hadoop   1. maven工程1.1 创建maven工程1.2 修改配置文件1.3 Mapper类1.4 Reduces类1.5 Driver类1.6 入口类1.7 测试2. 普通工程2.1 添加依赖2.2 打包   1. maven工程
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
# Python 编写 MapReduce MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的编程模型,它将整个任务分为两个阶段:Map 阶段和 Reduce 阶段。在 Map 阶段,数据被划分为多个小块,并由多个 Mapper 进行处理,生成中间结果;在 Reduce 阶段,中间结果被整合为最终结果。Python 是一种简单易用的编程语言,很适合用来编写 MapReduce 程序。 ## Ma
原创 7月前
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1、Mapper类用户自定义一个Mapper类继承Hadoop的Mapper类Mapper的输入数据是KV对的形式(类型可以自定义)Map阶段的业务逻辑定义在map()方法中Mapper的输出数据是KV对的形式(类型可以自定义)注意:map()方法是对输入的一个KV对调用一次!!2、Reducer类用户自定义Reducer类要继承Hadoop的Reducer类Reducer的输入数据类型对应Map
最近在学了python了,从mapReduce开始 ,话不多说了,直接上代码了哈
转载 2023-06-02 02:13:47
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尽管Hadoop框架本身是使用Java创建的,但MapReduce作业可以用许多不同的语言编写。 在本文中,我将展示如何像其他Java项目一样,基于Maven项目在Java中创建MapReduce作业。
转载 2023-07-20 20:19:10
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前言  前面一篇博文写的是Combiner优化MapReduce执行,也就是使用Combiner在map端执行减少reduce端的计算量。 一、作业的默认配置  MapReduce程序的默认配置  1)概述  在我们的MapReduce程序中有一些默认的配置。所以说当我们程序如果要使用这些默认配置时,可以不用写。    我们的一个MapReduce程序一定会有Mapper和Reducer,但是我们
转载 2023-07-12 02:25:36
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reduce端join算法实现 1、需求: 订单数据表t_order: iddatepidamount100120150710P00012100220150710P00013100220150710P00023   商品信息表t_product idpnamecategory_idpriceP0001小米510002P0002锤
转载 2023-07-21 16:58:53
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本文主要基于Hadoop 1.0.0后推出的新Java API为例介绍MapReduce的Java编程模型。新旧API主要区别在于新API(org.apache.hadoop.mapreduce)将原来的旧API(org.apache.hadoop.mapred)中的接口转换为了抽象类。
转载 2023-07-20 20:16:30
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