14/04/04 17:15:12 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0% 14/04/04 17:19:42 INFO mapreduce.Job:  map 41% reduce 0% 14/04/04 17:19:53 INFO mapreduce.Job:  map 64% reduce 0% 14/04/04 17:19:55 INFO mapreduce.Job:  map 52% reduce 0% 14/04/04 17:19:57 INFO …

环境 VirtualBox 6.1 IntelliJ IDEA 2020.1.1 Ubuntu-18.04.4-live-server-amd64 jdk-8u251-linux-x64 hadoop-2.7.7 安装伪分布式Hadoop 安装伪分布式参考:Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0(2.7.1)/Ubuntu14.04(16.04) 这里就不再累述,注意需要安装yarn. 还就是我使用的是仅主机网络模式. 启动成功后,使用jps,显示应该有以下几项: 修改…

(注:虽然连接成功但是还是执行不了.以后有时间再解决吧 看到的人别参考仅作个人笔记)先mark下 1.首先在window下载好一个eclipse.和拷贝好linux里面hadoop版本对应的插件(我是用hadoop-eclipse-plugin-2.3.0.jar) 2.拷贝hadoop-eclipse-plugin-2.3.0.jar到window下eclipse plugins里面 3.配置hadoop目录window--->preference---->hadoop map/reduce…

MapReduce的流程分为11个步骤,4个实体 1.客户端:编写MapReduce的代码,配置作业,提交作业 2.JobTracker:初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业的执行 3.TaskTracker:保持JobTracker的通信,在分配的数据段上执行Map和Reduce任务,一个Hadoop中可以包含多个TaskTracker 4.HDFS:保存作业的数据.配置信息等,保存作业结果.…

包含四个独立的实体: ·  Client Node 客户端:编写 MapReduce代码,配置作业,提交MapReduce作业. ·  JobTracker :初始化作业,分配作业,与 TaskTracker通信,协调整个作业的运行. jobtracker是一个Java 应用程序,它的主类是 JobTracker. ·  TaskTracker :保持与 JobTracker通信,在分配的数据片段上执行 Map或Reduce 任务.tasktracker是 Java应用程序,它的主类是TaskT…

一.经典MapReduce的作业运行机制 如下图是经典MapReduce作业的工作原理: 1.1 经典MapReduce作业的实体 经典MapReduce作业运行过程包含的实体: 客户端,提交MapReduce作业. JobTracker,协调作业的运行.JobTracker是一个Java应用程序,它的主类是JobTracker. TaskTracker,运行作业划分后的任务.TaskTracker是Java应用程序,它的主类是TaskTracker. 分布式文件系统(一般为HDFS),用来在其…

这是我的分析,当然查阅书籍和网络.如有什么不对的,请各位批评指正.以下的类有的并不完全,只列出重要的方法. 如要转载,请注上作者以及出处. 一.源码阅读环境 需要安装jdk1.7.0版本及其以上版本,还需要安装Eclipse阅读hadoop源码. Eclipse安装教程参见我的博客. Hadoop源码官网下载.我下载的是2.7.3版本的.其中source是源代码工程,需要你编译才能执行.而binary是编译好的克执行文件. 如果你要搭建Hadoop集群,则下载binary的.如果阅读源代码,下载…

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第一弹 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在本篇博客中,我们将深入学习Hadoop中的MapReduce工作机制,这些知识将为我们随后学习写MapReduce高级编程奠定基础. 一.剖析MapReduce作业运行机制 MapReduce是hadoop的编程模型,它的核心思想就是映射(Map)和化简(Reduce). 1>.作业的提交 可以通过一个简单的方法调用来运行MapReduce作业:Job对象的submit()…

上篇文章hadoop之mapreduce详解(基础篇)我们了解了mapreduce的执行过程和shuffle过程,本篇文章主要从mapreduce的组件和输入输出方面进行阐述. 一.mapreduce作业控制模块以及其他功能 mapreduce包括作业控制模块,编程模型,数据处理引擎.这里我们重点阐述作业控制模块MRAppMaster. 1.1.MRAppMaster的构成 MRAppMaster主要有如下几个组件构成,如下图所示: 1.ContainerAllocator:与resourcem…

在Hadoop中,我们可以通过Job对象的submit()方法来运行MapReduce作业,也可以调用waitForCompletion()用于提交以前没有提交过的作业,并等待它的完成.其中,submit()方法调用封装了大量的处理细节,如下图所示:   在最高层,有5个独立的实体. 客户端,提交MapReduce作业: YARN资源管理器,负责协调集群上计算机资源的分配: YARN节点管理器,负责启动和监视集群中机器上的计算容器(container): MapReduce的applicatio…

一.MR作业运行过程 JobClient的runJob()方法:新建JobClient实例,并调用其submitJob()方法.提交作业后,runJob()每秒轮询作业进度,如果发现上次上报后信息有改动,则把进度报告输出到控制台.作业完成,成功则显示作业计数器:失败则输出错误到控制台. (一)JobClient的submitJob()的作业提交过程: 1. 向JobTracker请求一个新jobID,通过JobTracker的getNewJobId()获取: 2. 检查作业输出说明.例如,如果没…

不多说,直接上干货! 这个时候我们可以进入logs下的userlogs 备注:userlogs目录下有很多个以往运行的作业,我选择最新的最大编号的作业,就是我们当前运行作业的日志.然后找到stderr stdout syslog文件,stderr为作业错误日志,stdout作业输出日志,syslog为系统日志…

0.preliminary 环境搭建 Setup development environment Download the latest version of MRUnit jar from Apache website: https://repository.apache.org/content/repositories/releases/org/apache/mrunit/mrunit/. For example if you are using the Hadoop version 1.0…

一.准备工作 1.eclipse连接hadoop的插件,需要版本匹配,这有几个常用的 2 版本的插件 hadoop2x-eclipse-plugin-master 密码:feg1 2.hadoop-common-2.2.0-bin-master,这个跟版本无关,直接用就可以. hadoop-common-2.2.0-bin-master 密码:nr3h 二.环境搭建 1.将 hadoop2x-eclipse-plugin-master 中对应的插件放到 eclipse 目录中的 plugin 下…

在Windows下面运行hadoop的MapReduce程序的方法: 1.下载hadoop的安装包,这里使用的是"hadoop-2.6.4.tar.gz": 2.将安装包直接解压到D盘根目录: 3.配置环境变量: 4.下载hadoop的eclipse插件,并将插件放到eclipse的plugins目录下: 5.打开Eclipse,选择菜单"Window"-->"Preferences",在左侧找到"Hadoop Map/Reduc…

补充 其实啊,我们知道,sqoop在运行的时候,最终会去转换成mapreduce作业,这个很简单,不多赘述.直接贴出来. 具体这些怎么运行的,见我如下这篇博客.这里只做一个引子. Sqoop Import HDFS 和 Sqoop Export HDFS(五) 因为,我一般是在/usr/local/sqoop/sqoopRunCreate目录下,运行对Soop Import HDFS/Hive/HBase 和  Soop Export HDFS/Hive/HBase. [hadoop@djt00…

在近期的工作中,我需要用脚本来运行mapreduce,并且要判断运行的结果,根据结果来做下一步的动作. 开始我想到shell中获得上一条命令运行结果的方法,即判断"$?"的值 if [ $? -eq 0 ];then #do something fi 但是有时候即便mapreduce运行失败了,也还是会进入判断结构中. 后来查阅了相关资料,得知hadoop中可以使用yarn的命令,来获得job的状态,包括job名称.完成百分比.当前状态等参数,其实就和yarn的web界面查看到的数据一…

前几章我们介绍了 Hadoop 的 MapReduce 和 HDFS 两大组件,内容比较基础,看完后可以写简单的 MR 应用程序,也能够用命令行或 Java API 操作 HDFS.但要对 Hadoop 做深入的了解,显然不够用.因此本章就深入了解一下 MapReduce 应用的运行机制,从而学习 Hadoop 各个组件之间如何配合完成 MR 作业.本章是基于 Hadoop YARN 框架介绍,YARN(Yet Another Resource Negotiator)是 Hadoop 的集群资源…

这篇文章里我们将用配置 YARN,在 YARN 上运行 MapReduce. 1.修改 yarn-env.sh 环境变量里的 JAVA_HOME 路径 [bamboo@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-env.sh export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67   2.修改 etc/hadoop/yarn-site.xml,添加如下的两个属性   <configuration> <pro…

程序代码为 ~\hadoop-2.7.4\share\hadoop\mapreduce\sources\hadoop-mapreduce-examples-2.7.4-sources\org\apache\hadoop\examples\WordCount.java 第一次  删除了package import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configur…

1.概述 最近有同学反应,如何在配置了HA的Hadoop平台运行MapReduce程序呢?对于刚步入Hadoop行业的同学,这个疑问却是会存在,其实仔细想想,如果你之前的语言功底不错的,应该会想到自动重连,自动重连也可以帮我我们解决运行MapReduce程序的问题.然后,今天我赘述的是利用Hadoop的Java API 来实现. 2.介绍 下面直接附上代码,代码中我都有注释. 2.1Java操作HDFS HA的API 代码如下: /** * */ package cn.hdfs.mr.examp…

问题一:Hadoop版本太高 卸载Hadoop3.2.0 我改安装了Hadoop 2.7.7 如果没有权限下载.可以采用如下方式: 卸载完成以后返回原目录即可 后面的jdk卸载也可以采用这种方式. 按照教程重新安装http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop/ 由于后期需要安装HBASE 所以Hadoop安装版本选择问题参考如下: 然后 执行这一步时或者某些会出现各种警告,这个是由于之前安装的jdk版本过高造成的 卸载jdk 改安装jdk1.8.0 问题…

1.为什么需要Hadoop 目前,一块硬盘容量约为1TB,读取速度约为100M/S,因此完成一块硬盘的读取需时约2.5小时(写入时间更长).若把数据放在同一硬盘上,且全部数据均需要同一个程序进行处理,此程序的处理时间将主要浪费在I/O时间上. 在过去几十年,硬盘的读取速度并未明显增长,而网络传输速度此飞速上升. 因此,若把数据分散到多个硬盘上进行存储(如分成100份存储在100个硬盘上),则读取数据所需时间大大减少,并将各节点处理好的结果通过网络进行传输. 但这将导致2个问题 (1)数据被分散到…

1.Hadoop开发环境简介 1.1 Hadoop集群简介 Java版本:jdk-6u31-linux-i586.bin Linux系统:CentOS6.0 Hadoop版本:hadoop-1.0.0.tar.gz 1.2 Windows开发简介 Java版本:jdk-6u31-windows-i586.exe Win系统:Windows 7 旗舰版 Eclipse软件:eclipse-jee-indigo-SR1-win32.zip | eclipse-jee-helios-SR2-win32…

与JobTracker一样,TaskTracker也有main()方法,然后以线程的方式启动(继承了Runnable接口).main()方法中主要包含两步:一是创建一个TaskTracker对象:二是启动TaskTracker线程. public static void main(String argv[]) throws Exception { ... try { JobConf conf=new JobConf(); ... TaskTracker tt = new TaskTracker(…

大数据技术栈在当下已经是比较成熟的了,Hadoop 作为大数据存储的基石,其重要程度不言而喻,作为一个想从 java 后端转向大数据开发的程序员来说,打好 Hadoop 基础,就相当于夯实建造房屋的地基,本文以上图结构为基本,旨在帮助大家快速了解 Hadoop 运行机制. HDFS 篇 HDFS就是大家熟知的分布式存储的文件系统,它包括 3 个组件,结构如下图: NameNode 相当于 Master 节点,它是管理者: DataNode 是 Slave,是执行实际操作的节点: Secondry…

本编随笔是小编个人参照个人的笔记.官方文档以及网上的资料等后对HDFS的概念以及运行原理进行系统性地归纳,说起来真的惭愧呀,自学了很长一段时间也没有对Hadoop知识点进行归纳,有时候在实战中或者与别人交流Hadoop相关技术时,很多概念也只是模模糊糊记得,并非很熟练.哈哈哈,趁着最后一个暑假,把自己这两年自学的大数据开发技术都系统性归纳,免得以后自己忘记了,顺便分享到自己的博客上,也给初学者等有需要的人参考. 写博客不易,如果文章有错误,请指出,觉得不错的话,请给个赞哈,谢谢~ 1.HDFS的…

第1章 MapReduce概述 1.1 MapReduce定义 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1.2.2 缺点 1.3 MapReduce核心思想 MapReduce核心编程思想,如图4-1所示. 图4-1 MapReduce核心编程思想 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ReduceTask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…

经典版的MapReduce 所谓的经典版本的MapReduce框架,也是Hadoop第一版成熟的商用框架,简单易用是它的特点,来看一幅图架构图: 上面的这幅图我们暂且可以称谓Hadoop的V1.0版本,思路很清晰,各个Client提交Job给一个统一的Job Tracker,然后Job Tracker将Job拆分成N个Task,然后进行分发到各个节点(Node)进行并行协同运行,然后再将各自的运行结果反馈至Job Tracker,进而输出结果. 但是,这种框架有它自身的限制性和局限,我们来简单的…

接着上篇来说.hadoop首先调度辅助型task(job-cleanup task.task-cleanup task和job-setup task),这是由JobTracker来完成的:但对于计算型task,则是由作业调度器TaskScheduler来分配的,其默认实现为JobQueueTaskScheduler.具体过程在assignTasks()方法中完成,下面来一段一段的分析该方法. public synchronized List<Task> assignTasks(TaskTrac…