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

一.测试过程中 输入命令: 首先需要在hadoop集群中添加文件 可以首先进行查看hadoop集群中文件目录 hadoop fs -ls / hadoop fs -ls -R / hadoop fs -mkdir /input(在这个中浪费了很多时间,没有注意到时应该建立目录,需要路径进行相关的选择) hadoop fs -put   /*txt文本路径   /input hadoop jar share/hadoop/mapreduce/sources/hadoop-mapreduce-exa

紧接上篇,完成Hadoop的安装并跑起来之后,是该运行相关例子的时候了,而最简单最直接的例子就是HelloWorld式的WordCount例子.   参照博客进行运行:http://xiejianglei163.blog.163.com/blog/static/1247276201443152533684/   首先创建一个文件夹,并创建两个文件,目录随意,为以下文件结构: examples --file1.txt --file2.txt 文件内容随意填写,我是从新闻copy下来的一段英文: 执

首先确保hadoop已经正确安装.配置以及运行. 1.     首先将wordcount源代码从hadoop目录中拷贝出来. [root@cluster2 logs]# cp /usr/local/hadoop-1.1.2/src/examples/org/apache/hadoop/examples/WordCount.java ~/ygch/hadoop/ 因为在编译过程中需要将jave源文件和class类文件分离,所以在~/ygch/hadoop下还要有一个class目录. 2.     

1.查看hadoop版本 [hadoop@ltt1 sbin]$ hadoop version Hadoop -cdh5.12.0 Subversion http://github.com/cloudera/hadoop -r dba647c5a8bc5e09b572d76a8d29481c78d1a0dd Compiled by jenkins on --29T11:33Z Compiled with protoc From source with checksum 7c45ae7a4592c

转载--http://www.weixuehao.com/archives/621 我们安装完hadoop,下面我们从视觉上看看hadoop怎么玩的. 我们可以在win7系统上,通过web界面,在浏览器地址栏输入地址,直接查看hadoop的运行情况: 192.168.206.21:50030 这个里面,我们可以看到Map/Reduce的管理情况 192.168.206.21:50070 这里可以看到HDFS的管理情况. 但是在这里,会有一个问题. 问题:点击上图中,链接,”Browser the

1.如何访问hadoop官网?2.如何下载hadoop各个版本?3.如何查看hadoop API? 很多同学开发都没有二手资料,原因很简单觉得不会英语,但是其实作为软件行业,多多少少大家会英语的,但是就是不善长,这是很多人面对的问题.英语的不善长,造成我们获取知识慢,很多问题都需要向别人请教.这里交给大家该如何从我们已有的资源中查找API.首先我们登录官网:http://hadoop.apache.org/ 一.官网初步介绍<ignore_js_op> 图1上面主要介绍了三个区域:(1)文档区

搭个新环境时总要折腾一下,于是干脆记下来. 程序: package com.my; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; im

1:下载hadoop.http://mirror.esocc.com/apache/hadoop/common/hadoop-1.2.1/hadoop-1.2.1.tar.gz 2:解压. tar -zxvf 3:修改hadoop-env.sh中的JAVA_HOME配置 4:用hadoop编译wordcount A:代码位置/soft/hadoop/src/examples/org/apache/hadoop/examples mkdir wordcount_classes javac -cla

博文已转移,请借一步说话.http://www.daniubiji.cn/archives/621 上一篇文章(去博客园),我们安装完hadoop,下面我们从视觉上看看hadoop怎么玩的. 我们可以在win7系统上,通过web界面,在浏览器地址栏输入地址,直接查看hadoop的运行情况: 10.10.11.191:50030 这个里面,我们可以看到Map/Reduce的管理情况 10.10.11.191:50070 这里可以看到HDFS的管理情况. 但是在这里,会有一个问题. 问题:点击上图中

通过web界面查看hadoop集群运行日志的地址: http://hostname:8088/logs/ SecurityAuth-root.audit 0 bytes  Aug 27, 2016 5:38:14 AM hadoop-root-RM-hadoop01.out 759 bytes  Dec 31, 2016 2:07:38 AM hadoop-root-ResourceManager-hadoop01.out 772 bytes  Dec 31, 2016 2:07:26 AM h

1.基本概念 2.Mapper package com.ares.hadoop.mr.wordcount; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; //Long, String,

[学习笔记] 2.Win7用Eclipse来开发hadoop的WordCount的helloworld网上下载hadoop-eclipse-plugin-2.7.4.jar,将该jar包拷贝到Eclipse安装目录下的dropins文件夹下,我的目录是C:\Users\test\eclipse\jee-oxygen\eclipse\dropins,然后重启Eclipse就可以看到MapReduce选项了.2)启动eclipse,点开Windows->preferences,弹出如下对话框,设置h

初学编程的人,都知道hello world的含义,当你第一次从控制台里打印出了hello world,就意味着,你已经开始步入了编程的大千世界,这和第一个吃螃蟹的人的意义有点类似,虽然这样比喻并不恰当. 如果说学会了使用hello world就代表着你踏入了单机编程的大门,那么学会在分布式环境下使用wordcount,则意味着你踏入了分布式编程的大门.试想一下,你的程序能够成百上千台机器的集群中运行,是不是一件很有纪念意义的事情呢?不管在Hadoop中,还是Spark中,初次学习这两个开源框架做

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

单词计数是最简单也是最能体现MapReduce思想的程序之一,可以称为MapReduce版"Hello World",该程序的完整代码可以在Hadoop安装包的"src/examples"目录下找到.单词计数主要完成功能是:统计一系列文本文件中每个单词出现的次数,如下图所示. 现在我们以"hadoop"用户登录"Master.Hadoop"服务器. 1. 创建本地的示例数据文件: 依次进入[Home]-[hadoop]-[ha

可以通过一个简单的例子来说明MapReduce到底是什么: 我们要统计一个大文件中的各个单词出现的次数.由于文件太大.我们把这个文件切分成如果小文件,然后安排多个人去统计.这个过程就是”Map”.然后把每个人统计的数字合并起来,这个就是“Reduce". 上面的例子如果在MapReduce去做呢,就需要创建一个任务job,由job把文件切分成若干独立的数据块,并分布在不同的机器节点中.然后通过分散在不同节点中的Map任务以完全并行的方式进行处理.MapReduce会对Map的输出地行收集,再将结

花了好长时间查找资料理解.学习.总结 这应该是一篇比较全面的MapReduce之WordCount文章了 耐心看下去 1,创建本地文件 在hadoop-2.6.0文件夹下创建一个文件夹data,在其中创建一个text文件 mkdir data cd data vi hello 再在当前文件夹中创建一个apps文件夹,方便后续传jar包 mkdir apps 将文本文件传到HDFS的根目录下 bin/hdfs dfs -put data/hello / 2,程序打jar包并上传到apps目录 3,

一.前言 在之前我们已经在 CenOS6.5 下搭建好了 Hadoop2.x 的开发环境.既然环境已经搭建好了,那么现在我们就应该来干点正事嘛!比如来一个Hadoop世界的HelloWorld,也就是WordCount程序(一个简单的单词计数程序). 二.WordCount 官方案例的运行 2.1 程序简介 WordCount程序是hadoop自带的案例,我们可以在 hadoop 解压目录下找到包含这个程序的 jar 文件(hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar)

讲准备好的文本文件放到hdfs中 执行 hadoop 安装包中的例子 [root@hadoop01 mapreduce]# hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.8.0.jar wordcount /input/ /output/wordcount 17/05/14 02:01:17 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop01/172.16.253.128:8032 17/0

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