hadoop环境搭建好后,运行第wordcount示例 1.首先启动hadoop:sbin/start-dfs.sh,sbin/start-yarn.sh(必须能够正常运行)   2.进入到hadoop的安装目录下(我的是/usr/hadoop)     3.新建hadoop hdfs文件系统上的input文件夹(输入文件存放):hadoop fs -mkdir /input   4.传入测试文件:hadoop fs -put test.txt /input (这里我是在hadoop安转目录建了…

系统: Ubuntu14.04 Hadoop版本: 2.7.2 参照http://www.cnblogs.com/taichu/p/5264185.html中的分享,来学习运行第一个hadoop程序. 在hadoop的安装文件夹 /usr/local/hadoop下创建input文件夹 hadoop@hadoopmaster:/usr/local/hadoop$ mkdir ./input 然后copy几个文档到input文件夹中作为WordCount的输入 hadoop@hadoopmaste…

Hadoop学习总结之五:Hadoop的运行痕迹   Hadoop 学习总结之一:HDFS简介 Hadoop学习总结之二:HDFS读写过程解析 Hadoop学习总结之三:Map-Reduce入门 Hadoop学习总结之四:Map-Reduce的过程解析 在使用hadoop的时候,可能遇到各种各样的问题,然而由于hadoop的运行机制比较复杂,因而出现了问题的时候比较难于发现问题. 本文欲通过某种方式跟踪Hadoop的运行痕迹,方便出现问题的时候可以通过这些痕迹来解决问题. 一.环境的搭建 为了能…

需求 计算出文件中每个单词的频数.要求输出结果按照单词的字母顺序进行排序.每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔. 比如,输入两个文件,其一内容如下: hello world hello hadoop hello mapreduce 另一内容如下: bye world bye hadoop bye mapreduce 对应上面给出的输入样例,其输出样例为: bye   3 hadoop 2 hello 3 mapreduce 2 world 2 方案制定 对该案例,可设计出如下的MapRe…

需求 计算出文件中每个单词的频数.要求输出结果按照单词的字母顺序进行排序.每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔. 比如,输入两个文件,其一内容如下: hello world hello hadoop hello mapreduce 另一内容如下: bye world bye hadoop bye mapreduce 对应上面给出的输入样例,其输出样例为: bye   3 hadoop 2 hello 3 mapreduce 2 world 2 方案制定 对该案例,可设计出如下的MapRe…

期望 通过这个mapreduce程序了解mapreduce程序执行的流程,着重从程序解执行的打印信息中提炼出有用信息. 执行前 程序代码 程序代码基本上是<hadoop权威指南>上原封不动搬下来的,目的为求出某一年份中最高气温,相关代码如下: public class NcdcWeather { private String USAF_station_id; private String WBAN_station_id; private String date; private String…

SSH无密码配置 Hadoop在Ubuntu12.04上搭建环境 报错及问题 SSH无密码配置 参考:Linux(Centos)配置OpenSSH无密码登陆 注意问题: Hadoop集成环境三台机器都要配置无密码环境,互相要可以ssh通.如果你想用主机名称来连接ssh的话要注意: 在每台机器(共三台)的 /etc/hosts 这个文件中的IP和主机各要对应,如下: 主机IP 主机名 192.168.139.134 master 192.168.139.136 slaver 192.168.139…

要想深入的学习hadoop数据分析技术,首要的任务是必须要将hadoop集群环境搭建起来,可以将hadoop简化地想象成一个小软件,通过在各个物理节点上安装这个小软件,然后将其运行起来,就是一个hadoop分布式集群了. 说来简单,但是应该怎么做呢?不急,本文的主要目的就是让新手看了之后也能够亲自动手实施这些过程.由于本人资金不充裕,只能通过虚拟机来实施模拟集群环境,虽然说是虚机模拟,但是在虚机上的hadoop的集群搭建过程也可以使用在实际的物理节点中,思想是一样的. 也许有人想知道安装hado…

Hadoop是什么? Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用Java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算. Hadoop框架中最核心设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算. Hadoop的优点 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架. Hadoop 以一种可靠.高效.可伸缩的方式进行数据处理. Hadoop是可靠的,因为它假设计算元素和…

在一个全配置的集群上,运行Hadoop意味着在网络分布的不同服务器上运行一组守护进程 (daemons),这些守护进程或运行在单个服务器上,或运行与多个服务器上,他们包括: (1) NameNode(名字节点) (2) DataNode(数据节点) (3) Secondary NameNode (次名节点) (4) JobTracker  (作业跟踪节点) (5) TaskTracker (任务跟踪节点) NameNode 被认为是Hadoop守护进程中最重要的一个,可以说,NameNode就是…