MapReduce任务有三种运行方式: 1.windows(linux)本地调试运行,需要本地hadoop环境支持 2.本地编译成jar包,手动发送到hadoop集群上用hadoop jar或者yarn jar方式运行. 3.本地编译环境在IDE里直接提交到集群上运行,实际上这种方式就是第二种方式的变种. 本例说的就是第三种方式 1)核心的部分就是Confirguration的配置 2)本地需要编译成jar包 3)运行参数在本地配置,包括输入输出参数4)出现windows下的环境配置问题,参照h

今天来分享下将java开发的wordcount程序提交到spark集群上运行的步骤. 第一个步骤之前,先上传文本文件,spark.txt,然用命令hadoop fs -put spark.txt /spark.txt,即可. 第一:看整个代码视图 打开WordCountCluster.java源文件,修改此处代码: 第二步: 打好jar包,步骤是右击项目文件----RunAs--Run Configurations 照图填写,然后开始拷贝工程下的jar包,如图,注意是拷贝那个依赖jar包,不是第

一,开发环境: 操作系统:win19 64位 IDE:IntelliJ IDEA JDK:1.8 scala:scala-2.10.6 集群:linux上cdh集群,其中spark为1.5.2,hadoop:2.6.0(其实我也想用spark最新版和hadoop的最新版,但1.6以前有spark-assembly-1.x.x-hadoop2.x.x.jar) 二,实现步骤: 1,设置maven的pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/

准备工作 需要有三台主机,其中一台主机充当master,另外两台主机分别为slave01,slave02,并且要求三台主机处于同一个局域网下 通过命令:ifconfig 可以查看主机的IP地址,如下图所示 本集群的三台机器的IP地址如下 10.129.0.118 master 10.129.0.223 slave01 10.129.0.124 slave02 通过命令:ping IP地址 可以查看与另一台主机的连通性 如下所示 注意:在shell命令下通过CTRL+C 可以结束命令的执行 三台主

上一篇博文如何在Eclipse下搭建Hadoop开发环境,今天给大家介绍一下如何分别分别在Eclipse和Hadoop集群上运行我们的MapReduce程序! 1. 在Eclipse环境下运行MapReduce程序(WordCount程序) 首先看一下我的项目结构和WordCount程序: 其中word.txt将作为我们测试的输入文件,内容如下: 程序代码如下所示: package com.hadoop.WordCount; import java.io.IOException; import

Hadoop集群_WordCount运行详解--MapReduce编程模型 下面这篇文章写得非常好,有利于初学mapreduce的入门 http://www.nosqldb.cn/1369099810935.html

原文链接:Hadoop集群(第6期)_WordCount运行详解 1.MapReduce理论简介 1.1 MapReduce编程模型 MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总". 在Hadoop中,用于执行MapReduce任务的机器角色有两个:一个是JobTracker:另一个是TaskTrac

Exception 1:当我们将任务提交给Spark Yarn集群时,大多会出现以下异常,如下: 14/08/09 11:45:32 WARN component.AbstractLifeCycle: FAILED SelectChannelConnector@0.0.0.0:4040: java.net.BindException: Address already in use java.net.BindException: Address already in use at sun.nio.

一.HDFS相关 1.启动NameNode sbin/hadoop-daemon.sh start namenode 2.启动DataNode sbin/hadoop-<span style="color:#ff0000;">daemon</span>.sh start datanode <code class="language-plain">3.启动多个DataNode</code> sbin/hadoop-<

Hadoop常用命令 启动HDFS集群 [hadoop@hadoop1 ~]$ start-dfs.sh Starting namenodes on [hadoop1] hadoop1: starting namenode, logging to /home/hadoop/apps/hadoop-/logs/hadoop-hadoop-namenode-hadoop1.out hadoop2: starting datanode, logging to /home/hadoop/apps/had

https://blog.csdn.net/jiaotangX/article/details/78661862 https://liushilang.iteye.com/blog/2093173

角色 安装 hdfs配置 yarn配置 hdfs 格式化 启动yarn服务 启动hdfs服务 master yum install hadoop-hdfs-namenode yum install hadoop-yarn-resourcemanager core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml hdfs>hdfs namenode -format root>service hadoop-yarn-resourcemana

有关这个问题,似乎这个在某些时候,用python写好,且spark没有响应的算法支持, 能否能在YARN集群上 运行PySpark方式, 将python分析程序提交上去? Spark Application可以直接运行在YARN集群上,这种运行模式,会将资源的管理与协调统一交给YARN集群去处理,这样能够实现构建于YARN集群之上Application的多样性,比如可以运行MapReduc程序,可以运行HBase集群,也可以运行Storm集群,还可以运行使用Python开发机器学习应用程序,等等

除了使用Hive,Pig来执行一个MapReduce任务,不需要专门的把项目打成jar包,提交执行,或者定时执行,因为Hive,Pig这些开源框架已经,帮我们自动打包上传了. 而有些时候,我们自己手写了一个MapReduce的任务,然后这个任务里面依赖了其他的第三方包,比如说是Lucene的,或者是Solr,ElasticSearch的,那么打包的时候就需要将这些依赖的jar包也一起的打包进去. 如果你用的是maven,那么事情就简单了,maven会自动把所有依赖的jar包,打成一个统一的jar

文章概览: 1.前言 2.Eclipse查看远程hadoop集群文件 3.Eclipse提交远程hadoop集群任务 4.小结   1 前言 Hadoop高可用品台搭建完备后,参见<Hadoop高可用平台搭建>,下一步是在集群上跑任务,本文主要讲述Eclipse远程提交hadoop集群任务. 2 Eclipse查看远程hadoop集群文件 2.1 编译hadoop eclipse 插件 Hadoop集群文件查看可以通过webUI或hadoop Cmd,为了在Eclipse上方便增删改查集群文件

windows环境下编写hadoop程序 新建:File->new->Project->Maven->next GroupId 和ArtifactId 随便写(还是建议规范点)->finfsh 会生成pom.xml,文件内容如下 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0&qu

2.MapReduce与MySQL交互 MapReduce技术推出后,曾遭到关系数据库研究者的挑剔和批评,认为MapReduce不具备有类似于关系数据库中的结构化数据存储和处理能力.为此,Google和MapReduce社区进行了很多努力.一方面,他们设计了类似于关系数据中结构化数据表的技术(Google的BigTable,Hadoop的HBase)提供一些粗粒度的结构化数据存储和处理能力:另一方面,为了增强与关系数据库的集成能力,Hadoop MapReduce提供了相应的访问关系数据库库的编

1.MySQL安装 MySQL下载地址:http://www.mysql.com/downloads/ 1.1 Windows平台 1)准备软件 MySQL版本:mysql-5.5.21-win32.msi 2)安装环境: 操作系统:Windows 7旗舰版 3)开始安装 第一步:双击"msi"安装文件,出现如图1.1-1界面——"MySQL安装向导",按"Next"继续. 图1.1-1 MySQL安装向导 第二步:在"I accept

1.1 Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS,Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 对于Hadoop的集群来讲,可以分成两大类角色:Master和Salve.一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的.其中NameNode作为主服

hadoop 集群常见错误解决办法 hadoop 集群常见错误解决办法: (一)启动Hadoop集群时易出现的错误: 1.   错误现象:Java.NET.NoRouteToHostException: No route to host.    原因:master服务器上的防火墙没有关闭.    解决方法: 在master上关闭防火墙: chkconfig iptables off. 2.    错误现象:org.apache.hadoop.ipc.RPC: Server at JMN/10.2