首先要说明的是运行Hadoop需要jdk1.6或以上版本,如果你还没有搭建好Hadoop集群,请参考我的另一篇文章: Linux环境搭建Hadoop伪分布模式 马上进入正题. 1.启动Hadoop集群,使用jps查看所有结点是否启动成功: 2.进入hadoop的bin目录,查看hadoop中的例程 运行./hadoop jar /opt/hadoop/hadoop-examples-*-.jar,红框中的jar包根据你的hadoop版本而定: 3.试图运行wordcount,./hadoop j…

mapreduce设计思想 概念:它是一个分布式并行计算的应用框架它提供相应简单的api模型,我们只需按照这些模型规则编写程序,即可实现"分布式并行计算"的功能. 案例一:wordcount经典案例 先写map方法 package com.gec.demo; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text…

1. Spark Streaming 1.1 简介(来源:spark官网介绍) Spark Streaming是Spark Core API的扩展,其是支持可伸缩.高吞吐量.容错的实时数据流处理.Spark Streaming的数据源可以为kafka,Flume,Kinesis或者是TCP socket,并且这些数据可以使用复杂的算法来处理,这些算法用高级函数表示,如map.reduce.join和window.最后被处理的数据可以被push到文件存储系统,数据库,live dashboards…

Hadoop研发在java环境的拓展 一 背景 由于一直使用hadoop streaming形式编写mapreduce程序,所以目前的hadoop程序局限于python语言.下面为了拓展java语言研发,本次实验使用window系统,maven打包,centos系统mapr环境运行. 二 步骤 1 查看hadoop版本,命令 Hadoop version,获得版本号hadoop2.7.0 2 编写pow文件,注意hadoop2.7依赖, <dependency> <groupId>…

之前习惯用hadoop streaming环境编写python程序,下面总结编辑java的eclipse环境配置总结,及一个WordCount例子运行. 一 下载eclipse安装包及hadoop插件 1去官网下载linux版本的eclipse安装包(或者在本人为了大家方便下载,上传到了csdn下载,网址: 2下载插件:hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar 二 安装elicpse及hadoop插件 1 把eclipse解压到路径 /user/local/eclipse…

原文链接:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/06/04/2534533.html 1.数据去重  "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.1 实例描述 对数据文件中的数据进行去重.数据文件中的每行都是一个数据. 样例输入如下所示: 1)file1: 2012-3…

首先编写WordCount.java源文件,分别通过map和reduce方法统计文本中每个单词出现的次数,然后按照字母的顺序排列输出, Map过程首先是多个map并行提取多个句子里面的单词然后分别列出来每个单词,出现次数为1,全部列举出来 Reduce过程首先将相同key的数据进行查找分组然后合并,比如对于key为Hello的数据分组为:<Hello, 1>.<Hello,1>.<Hello,1>,合并之后就是<Hello,1+1+1>,分组也可以理解为re…

转:http://blog.csdn.net/jediael_lu/article/details/38705371 以下程序在hadoop1.2.1上测试成功. 本例先将源代码呈现,然后详细说明执行步骤,最后对源代码及执行过程进行分析. 一.源代码 package org.jediael.hadoopdemo.wordcount; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.ha…

以下程序在hadoop1.2.1上测试成功. 本例先将源代码呈现,然后详细说明执行步骤,最后对源代码及执行过程进行分析. 一.源代码 package org.jediael.hadoopdemo.wordcount; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path;…

不多说,直接上代码. 统计出每个年龄段的 男.女 学生的最高分 这里,为了空格符的差错,直接,我们有时候,像如下这样的来排数据. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.Gender; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop…

Hadoop集群搭建 把环境全部准备好,包括编程环境. JDK安装 版本要求: 强烈建议使用64位的JDK版本,这样的优势在于JVM的能够访问到的最大内存就不受限制,基于后期可能会学习到Spark技术,所以建议在搭建系统环境的时候把JDK的版本安装为64位. 如果已经安装,在你不确定安装的版本情况下,可以使用如下方式查看:快捷键WIN+R,调出DOS窗口,然后输入java –version就可以了,如图所示: IDEAK编程工具安装 破解工具:IDEAKeyTool.jar 使用的方法:打开DO…

0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff…

Week2 学习笔记 Hadoop核心组件 Hadoop HDFS(分布式文件存储系统):解决海量数据存储 Hadoop YARN(集群资源管理和任务调度框架):解决资源任务调度 Hadoop MapReduce(分布式计算框架):解决海量数据计算 安装hadoop环境 集群角色规划 服务器 运行角色 node1 namenode datanode resourcemanager nodemanager node2 secondarynamenode datanode nodemanager n…

现在进入了实战阶段,使用统计单词个数的实例让我们了解开发和测试Linux驱动程序的完整过程.第一个Linux驱动程序是统计单词个数. 这个Linux驱动程序没有访问硬件,而是利用设备文件作为介质与应用程序交互,应用程序通过向设备文件传递一个由空格分隔的字符串,将每一个被空格隔开的子字符串看作一个单词,然后从设备文件读出来的是该字符串包含的单词个数.在编写此Linux驱动程序前需要做一些准备工作,先使用命令 “# mkdir -p /root/drivers/ch06/word_count # c…

http://blog.csdn.net/xiefu5hh/article/details/51707529 Spark+ECLIPSE+JAVA+MAVEN windows开发环境搭建及入门实例[附详细代码] 标签: SparkECLIPSEJAVAMAVENwindows 2016-06-18 22:35 405人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: spark(5)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]     前言 本文旨在记录初学Spark时,…

目录: 1.hadoop入门须知 2.hadoop环境搭建 3.hadoop mapreduce之WordCount例子 4.idea本地调试hadoop程序 5.hadoop 从mysql中读取数据写到hdfs 1)基本介绍 hadoop是什么?Hadoop是一个开源的框架,可编写和运行分不是应用处理大规模数据,是专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式.Hadoop=HDFS(文件系统,数据存储技术相关)+ Mapreduce(数据处理),Hadoo…

我们右键运行时相当于在本地启动了一个单机版本.生产中都是集群环境,并且是高可用的,生产上提交任务需要用到flink run 命令,指定必要的参数. 本课时我们主要介绍 Flink 的入门程序以及 SQL 形式的实现. 上一课时已经讲解了 Flink 的常用应用场景和架构模型设计,这一课时我们将会从一个最简单的 WordCount 案例作为切入点,并且同时使用 SQL 方式进行实现,为后面的实战课程打好基础. 我们首先会从环境搭建入手,介绍如何搭建本地调试环境的脚手架:然后分别从DataSet(批…

第六章第一个linux个程序:统计单词个数 从本章就开始激动人心的时刻——实战,去慢慢揭开linux神秘的面纱.本章的实例是统计一片文章或者一段文字中的单词个数.  第 1 步:建立 Linu x 驱动骨架 (装载和卸载 Linu x 驱动) 第 2 步:注册和注销设备文件: 第 3 步z 指定与驱动相关的信息: 第 4 步＝指定回调函数 : 第 5 步z 编写业务逻辑 : 第 6 步:编写 Makefile文件 : 第 7 步z 编译 Linux 驱动程序 : 第 8 步2 安装和卸载 Lin…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_8a2bb17d01018npf.html 在网上找到的一个讲解omnet++的实例, 是4.0下面实现的. 我在4.2上试了试,可以用.照着做就能完成,有些小地方不同而已 Omnet++ 4.0 入门实例教程根据http://omnest.com/webdemo/ide 上的实例,自己动手做了做.新版本的4.0 跟它视频上的版本有些差别,配图说明一下我的操作过程,供大家一起学习.现在开始.首先,开发环境选择simulation 的视…

Ubuntu系统 (我用到版本号是140.4) ubuntu系统是一个以桌面应用为主的Linux操作系统,Ubuntu基于Debian发行版和GNOME桌面环境.Ubuntu的目标在于为一般用户提供一个最新的.同时又相当稳定的主要由自由软件构建而成的操作系统,它可免费使用,并带有社团及专业的支持应. 作为Hadoop大数据开发测试环境, 建议大家不要在windows上安装CgyWin来学习或研究, 直接用Vmware+ubuntu来学习. 下载 www.vmware.com这里下载vmware,…

MapReduce的设计思想 主要的思想是分而治之(divide and conquer),分治算法. 将一个大的问题切分成很多小的问题,然后在集群中的各个节点上执行,这既是Map过程.在Map过程结束之后,会有一个Ruduce的过程,这个过程即将所有的Map阶段产出的结果进行汇集. 写MapReduce程序的步骤: 1.把问题转化为MapReduce模型 2.设置运行的参数 3.写map类 4.写reduce类 例子:统计单词个数 将文件拆分成splits,每个文件为一个split,并将文件按…

   网上利用java实现mr操作实例相对较多,现将python实现mr操作实例---Wordcount分享如下: 在操作前,需要作如下准备: 1.确保linux系统里安装有python3.5,python3.6以上考虑到兼容性不是太友好,之前也踩过相应的坑.(这里对python3.5的安装不作细述,需注意环境的配置正确!) 2.安装mrjob:pip install  mrjob(这里注意:pip是python2版本自带的,当你配置好python环境,需要给pip做个软连接,ln -s /us…

问题导读 1.改变hdfs文件的权限,需要修改哪个配置文件?2.获取一个文件的或则目录的权限,哪个命令可以实现?3.哪个命令可以实现设置访问控制列表(ACL)的文件和目录? 接上篇:Hadoop[2.7.1]初级入门之命令:文件系统shell1http://www.aboutyun.com/thread-15824-1-1.html getfacl用法: hadoop fs -getfacl [-R] <path>显示访问控制列表(ACL)的文件和目录. 如果一个目录有默认的ACL,  get…

问题导读1.Hadoop文件系统shell与Linux shell有哪些相似之处?2.如何改变文件所属组?3.如何改变hdfs的文件权限?4.如何查找hdfs文件,并且不区分大小写? 概述文件系统 (FS) shell 包括各种类似的命令直接与 Hadoop Distributed File System (HDFS)交互.hadoop也支持其它文件系统,比如 Local FS, HFTP FS, S3 FS, 和 其它的.  FS shell被下面调用: [Bash shell] 纯文本查看 …

1.Github链接 GitHub链接地址https://github.com/Zzwenm/PersonProject-C2 2.PSP表格 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划 • Estimate • 估计这个任务需要多少时间 480 720 Development 开发 • Analysis • 需求分析 (包括学习新技术) 120 180 • Design Spec • 生成设计文档…

使用bash关联数组统计单词 从bash 4开始支持关联数组,使用前需要声明,即 declare -A map map[key1]=value1 map[key2]=value2 map=([key1]=value1 [key2]=value2) # 获取keys keys=${!map[@]} # 获取values values=${map[@]} 利用关联数组,很容易实现单词统计,源码文件wordCount.sh #!/bin/bash if [[ $# -lt 1 ]] then echo…

紧接着<Hadoop入门学习笔记---part3>中的继续了解如何用java在程序中操作HDFS. 众所周知,对文件的操作无非是创建,查看,下载,删除.下面我们就开始应用java程序进行操作,前提是按照<Hadoop入门学习笔记---part2>中的已经在虚拟机中搭建好了Hadoop伪分布环境:并且确定现在linux操作系统中hadoop的几个进程已经完全启动了. 好了,废话不多说!实际的例子走起. 在myeclipse中新建一个java工程: 在项目工程中新建一个lib包用于存放…

2015年元旦,好好学习,天天向上.良好的开端是成功的一半,任何学习都不能中断,只有坚持才会出结果.继续学习Hadoop.冰冻三尺,非一日之寒! 经过Hadoop的伪分布集群环境的搭建,基本对Hadoop有了一个基础的了解.但是还是有一些理论性的东西需要重复理解,这样才能彻底的记住它们.个人认为重复是记忆之母.精简一下: NameNode:管理集群,并且记录DataNode文件信息: SecondaryNameNode:可以做冷备份,对一定范围内的数据作快照性备份: DataNode:存储数据:…

在<Hadoop入门学习笔记---part1>中感觉自己虽然总结的比较详细,但是始终感觉有点凌乱.不够系统化,不够简洁.经过自己的推敲和总结,现在在此处概括性的总结一下,认为在准备搭建hadoop环境时,需要在linux机器上做一些设置,在搭建Hadoop集群环境前,需要在本地机器上做以下设置: 修改ip地址: 关闭防火墙: Hostname的修改: Ssh自动登陆的设置(也即:免密码登录): **关于以上操作的详细命令可以查看上一篇博客<Hadoop入门学习笔记---part1>…

本人转载自: React 入门实例教程…