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
 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
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
转载 2024-08-02 10:33:15
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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
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。
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
大数据学习笔记 MapReduce是什么MapReduce是一种分布式计算编程框架,是Hadoop主要组成部分之一,可以让用户专注于编写核心逻辑代码,最后以高可靠、高容错的方式在大型集群上并行处理大量数据。MapReduce的存储MapReduce的数据是存储在HDFS上的,HDFS也是Hadoop的主要组成部分之一。下边是MapReduce在HDFS上
图解mapreduce工作流程# 0. 任务提交 1. 拆-split逻辑切片--任务切分。 FileInputFormat--split切片计算工具 FileSplit--单个计算任务的数据范围。 2. 获得split信息和个数。 # MapTask阶段 1. 读取split范围内的数据。k(偏移量)-v(行数据) 关键API:TextInputFormat。
节点结构HOSTNNJNDNZKFCZKRMNMtongyuzhe1***tongyuzhe2******tongyuzhe3*****tongyuzhe4****DN和NM时一一对应的 YARN和HDFS没有启动先后关系单机情况必须配置项mapreduce on yarnmapred-site.xml<property> <name>mapreduce.framewor
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
转载 2024-03-23 14:48:10
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MapReduce 是一种用于大规模数据处理的编程模型,广泛应用于分布式计算环境。Java是MapReduce编程的主要语言之一。本文将详细阐述MapReduce程序开发过程,包括技术原理、架构解析、源码分析和案例分析等方面,以期对相关开发者提供一种清晰的参考和指导。 ### 背景描述 在当今数据驱动的时代,如何高效处理大规模数据成为了企业和研究机构关注的重点。MapReduce作为一种流行的
原创 6月前
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MapReduce原理及编程Hadoop架构HDFS - 分布式文件系统MapReduce - 分布式计算框架YARN - 分布式资源管理系统Common什么是MapReduce?MapReduce是一个分布式计算框架 它将大型数据操作作业分解为可以跨服务器集群并行执行的单个任务。起源于Google适用于大规模数据处理场景 每个节点处理存储在该节点的数据每个job包含Map和Reduc
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
转载 2024-04-07 07:45:12
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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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词频统计,作为大数据中数据分析的一个基本代码现在在csdn中大部分的文章都是说如何用eclipse写的代码,而且绝大部分都没有如何介绍在本地运行,都是放在服务器运行,作为一个刚接触数据分析的萌新,而且对idea有着很深的执念的我而言,写这个简单的小程序,还想让这个程序能够在本地上运行,在写的时候就是困难很多 废话少说了,现在正是进入主题 我这里介绍的主要是用idea的maven来进行写词频统计,利
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本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布Spark 是一个基于分布式文件系统的计算框架,和MapReduce处于同等的地位,其下是分布式文件系统HDFS、Yarn、Mesos等资源管理调度系统。和MapReduce相比,其主要的优势是基于内存进行计算,将计算中用到的变量、中间文件等尽量存储到计算机内存中,而MapReduce是将其存储到磁盘上。因此Spark 会比MapReduce快。
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https://.codetd.com/article/6330 https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/84342770 通过idea开发mapreduce程序并直接run,提交到远程hadoop集群执行mapreduce。 简要流程 ...
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2评论
1、打开IDEA , 进入File.New.Project  2、在Project界面,选择Spring Initializr ,然后选择本地JDK 和 服务初始化路径https://start.spring.io ,点击Next进入下一步  3、继续选择项目名称,打包方式。 因为springboot自带tomcat服务器,所以选择jar包即可 。&nbsp
转载 2023-06-25 17:18:07
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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
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 -
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