Hadoop 中,并没有使用Java自带的基本类型类(Integer.Float等),而是使用自己开发的类.Hadoop 自带有很多序列化类型,大致分为以下两种: 实现了WritableComparable接口的类 基础:BooleanWritable | ByteWritable 数字:IntWritable | VIntWritable | FloatWritable | LongWritable | VLongWritable | DoubleWritable 高级:NullWritabl…

初学java的人肯定对java序列化记忆犹新.最开始很多人并不会一下子理解序列化的意义所在.这样子是因为很多人还是对java最底层的特性不是特别理解,当你经验丰富,对java理解更加深刻之后,你就会发现序列化这种东西的精髓. 谈hadoop序列化之前,我们再来回顾一下java的序列化,也是最底层的序列化: 在面向对象程序设计中,类是个很重要的概念.所谓"类",可以将它想像成建筑图纸,而对象就是根据图纸盖的大楼.类,规定了对象的一切.根据建筑图纸造房子,盖出来的就是大楼,等同于将类进行实…

转载自http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4288737.html Hadoop学习笔记—5.自定义类型处理手机上网日志 一.测试数据:手机上网日志 1.1 关于这个日志 假设我们如下一个日志文件,这个文件的内容是来自某个电信运营商的手机上网日志,文件的内容已经经过了优化,格式比较规整,便于学习研究. 该文件的内容如下(这里我只截取了三行): 1363157993044 18211575961 94-71-AC-CD-E6-18:CMCC-EASY 120.1…

Hadoop中有一套Writable实现可以满足大部分需求,但是在有些情况下,我们需要根据自己的需要构造一个新的实现,有了定制的Writable,我们就可以完全控制二进制表示和排序顺序. 为了演示如何新建一个定制的writable类型,我们需要写一个表示一对字符串的实现: blic class TextPair implements WritableComparable<TextPair> { private Text first; private Text second; public Te…

http://www.talkwithtrend.com/Question/177983-1247453 一些测试的描述如下内容最为详细,供你参考: 测试对于验证系统的正确性.分析系统的性能来说非常重要,但往往容易被我们所忽视.为了能对系统有更全面的了解.能找到系统的瓶颈所在.能对系统性能做更好的改进,打算先从测试入手,学习Hadoop几种主要的测试手段.本文将分成两部分:第一部分记录如何使用Hadoop自带的测试工具进行测试:第二部分记录Intel开放的Hadoop Benchmark Sui…

上次虽然把环境搭好了,但是实际运行起来一堆错误,下面简述一下踩的坑. 1.hadoop fs -put上传文件失败,WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Problem connecting to server: master:8020 解决方案:https://www.cnblogs.com/BoqianLiu/p/10183535.html 2.NodeManager运行一段时间后自行消失 解决方案:同上,第1个问题解决了…

1.在hadoop所在目录“usr/local”下创建一个文件夹input root@ubuntu:/usr/local# mkdir input 2.在文件夹input中创建两个文本文件file1.txt和file2.txt,file1.txt中内容是“hello word”,file2.txt中内容是“hello hadoop”.“hello mapreduce”(分两行). root@ubuntu:/usr/local# cd inputroot@ubuntu:/usr/local/inp…

hadoop 自带的WordCount实例可以统计一批文本文件中各单词出现的次数.下面介绍如何执行WordCount实例. 1.启动hadoop [root@hadoop ~]# start-all.sh #启动hadoop 2.在本地新建目录及2个文件 [root@hadoop ~]# mkdir input [root@hadoop ~]# cd input/ [root@hadoop input]# echo "hello world">test1.txt #新建2个测试文…

1. MapReduce使用 MapReduce是Hadoop中的分布式运算编程框架,只要按照其编程规范,只需要编写少量的业务逻辑代码即可实现 一个强大的海量数据并发处理程序 2. 运行Hadoop自带的MapReduce程序(word count单词统计功能) 1.在HDFS中创建层级目录,并且上传文件到指定目录:hadoop fs -mkdir -p /wordcount/input 2.上传文件到HDFS指定目录:hadoop fs -put a.txt  b.txt  /wordcoun…

这里分析MapReduce原理并没用WordCount,目前没用过hadoop也没接触过大数据,感觉,只是感觉,在项目中,如果真的用到了MapReduce那待排序的肯定会更加实用. 先贴上源码 package examples; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Da…