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
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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 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
?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
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.
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
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
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 -
文章目录一、总体步骤二、创建工程三、配置环境配置maven环境然后配置我们的log4j来打印日志,我就直接放到resource文件夹下了然后配置我们的数据的信息,我就直接叫jdbc.properties放再resources文件夹下了接下来再来配置Mybatis的主配置文件,文件名采用它建议的sqlMapConfig.xml的形式创建实体类、实体类的Dao以及相应的映射文件四、测试环境 一、总体
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&
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
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
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,
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
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
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
介绍如何在Intellij Idea中通过创建maven工程配置MapReduce的编程环境。一、软件环境我使用的软件版本如下:Intellij Idea 2017.1Maven 3.3.9Hadoop伪分布式环境( 安装教程可参考这里)二、创建maven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
第一次使用 maven 创建项目,第一次碰到的坑不少,但是 maven 的确好用啊!!看别的好多博客写的教程不清楚,并且好多都是复制的,期间遇到了好多坑也没解释。简单说下步骤,和我遇到的坑~~~~环境:IDEA JDK1.8(已配置)maven(官网下载的没使用 IDEA 自带的)第一步:maven 搭建 1. 官网下载 http://maven.apache.org/download.cgi
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1.单表关联"单表关联"要求从给出的数据中寻找所关心的数据,它是对原始数据所包含信息的挖掘。实例描述给出child-parent(孩子——父母)表,要求输出grandchild-grandparent(孙子——爷奶)表。算法思想:这个实例需要进行单表连接,连接的是左表的parent列和右表的child列,且左表和右表是同一个表。连接结果中除去连接的两列就是所需要的结果——"grandchild--
1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段2)第一个阶段的maptask并发实例,完全并行运行,互不相干3)第二个阶段的reduce task并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有maptask并发实例的输出4)MapReduce编程模型只能包含一个map阶段和一个reduce阶段,如果用户的业务逻辑非常复杂,那就只能多个mapreduce程序,串行运行 1)在MapReduce
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