1.下载hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar,并将之复制到eclipse/plugins下. 2.打开map-reduce视图 在eclipse中,打开window-->open perspetive-->other,选择map/reduce. 3.选择Map/Reduce Locations标签页,新建一个Location 4.在project exploer中,可以浏览刚才定义站点的文件系统 5.准备测试数据,并上传到hdfs中. liaoliuqingdeMac

启动eclipse:打开windows->open perspective->other->map/reduce 可以看到map/reduce开发视图.设置Hadoop location. 打开windows->show view->other-> map/reduce Locations视图,在点击大象后[new Hadoop location]弹出的对话框(General tab)进行参数的添加: Location name: 任意 map/reduce maste

如何在Ubuntu的idea上运行Hadoop程序 一.前言 在idea上运行Hadoop程序,需要使用Hadoop的相关库,Ubuntu为Hadoop的运行提供了良好的支持. 二.操作方法 首先我们需要创建一个maven项目,然后在pom.xml中进行设置,导入必要的包,最后写出mapreduce程序即可. 其中pom.xml文件如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns=&

在安装由Eclipse-Hadoop-Plugin的Eclipse中, 可以直接运行Hadoop的MapReduce程序, 但是如果什么都不配置的话你发现Eclipse控制台没有任何日志输出, 这个问题可以用以下方法进行解决: 首先在工程的src目录下新建 log4j.properties 日志配置文件, 只能在src目录, 其他目录不行 # Configure logging for testing: optionally with log file #log4j.rootLogger=deb

首先要了解一下Hadoop的运行模式: 单机模式(standalone)        单机模式是Hadoop的默认模式.当首次解压Hadoop的源码包时,Hadoop无法了解硬件安装环境,便保守地选择了最小配置.在这种默认模式下所有3个XML文件均为空.当配置文件为空时,Hadoop会完全运行在本地.因为不需要与其他节点交互,单机模式就不使用HDFS,也不加载任何Hadoop的守护进程.该模式主要用于开发调试MapReduce程序的应用逻辑. 伪分布模式(Pseudo-Distributed

[转自:]http://blog.csdn.net/hitwengqi/article/details/8008203 最近一直在自学Hadoop,今天花点时间搭建一个开发环境,并整理成文. 首先要了解一下Hadoop的运行模式: 单机模式(standalone)       单机模式是Hadoop的默认模式.当首次解压Hadoop的源码包时,Hadoop无法了解硬件安装环境,便保守地选择了最小配置.在这种默认模式下所有3个XML文件均为空.当配置文件为空时,Hadoop会完全运行在本地.因为不

下面的代码中AffairClient类中包含了三个内之类,分别对应于Hadoop Mapreduce程序运行所需的Mapper类,Reducer类,和主类.AffairClient类中其余方法用于配置和运行EMR程序.可以修改相关参数来对程序做适当调整.比如:修改map和reduce函数,添加combiner类,或者设置集群大小.这个样例是一个去重的mapreduce程序,具体见map函数和reduce函数.我们创建的是一个Maven项目,因为是在AWS EMR上运行hadoop程序,所以需要A

本文转自:http://ifeve.com/spark-mesos-spark/ 在Mesos上运行Spark Spark可以在由Apache Mesos 管理的硬件集群中运行. 在Mesos集群中使用Spark的主要优势有: 可以在Spark以及其他框架(frameworks)之间动态划分资源. 可以同时部署多个Spark实例,且各个实例间的资源分配可以调整. 工作原理 在独立部署的Spark集群中,下图里的Cluster Manager代表Spark master.然而,在Mesos集群中,

利用Mahout实现在Hadoop上运行K-Means算法 一.介绍Mahout Mahout是Apache下的开源机器学习软件包,目前实现的机器学习算法主要包含有协同过滤/推荐引擎,聚类和分类三个部分.Mahout从设计开始就旨在建立可扩展的机器学习软件包,用于处理大数据机器学习的问题,当你正在研究的数据量大到不能在一台机器上运行时,就可以选择使用Mahout,让你的数据在Hadoop集群的进行分析.Mahout某些部分的实现直接创建在Hadoop之上,这就使得其具有进行大数据处理的能力,也是

最近在学习搭建Hadoop, 我们从Apache官方网站直接下载最新版本Hadoop2.2.官方目前是提供了linux32位系统可执行文件,结果运行时发现提示 “libhadoop.so.1.0.0 which might have disabled stack guard” 的警告. Google了一下发现是因为 hadoop 2.2.0提供的是libhadoop.so库是32位的,而我们的机器是64位. 解决的办法就是重新在64位的机器上编译hadoop. 编译环境 OS: Ubuntu 1

在Linux(Centos7)系统上对进行Hadoop分布式配置以及运行Hadoop伪分布式实例                                                                                                                                                                                                          

Ubuntu 12.04上安装Hadoop并运行 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在官网上下载好四个文件 在Ubuntu的/home/wrr/下创建一个文件夹java,将这四个文件拷到Ubuntu的/home/wrr/java/下,将eclipse.hadoop-2.7.6与jdk进行解压,将.iar文件复制到eclipse/plugins,将/jdk1.8.0_191/下的jre文件夹拷到eclipse中,如下图所示 在/home

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

原文:http://xiaoxia.org/2011/12/18/map-reduce-program-of-rmm-word-count-on-hadoop/ 在Hadoop上运行基于RMM中文分词算法的MapReduce程序 23条回复 我知道这个文章标题很“学术”化,很俗,让人看起来是一篇很牛B或者很装逼的论文!其实不然,只是一份普通的实验报告,同时本文也不对RMM中文分词算法进行研究.这个实验报告是我做高性能计算课程的实验里提交的.所以,下面的内容是从我的实验报告里摘录出来的,当作是我学

第一种:原生态运行jar包1,利用eclipse编写Map-Reduce方法,一般引入Hadoop-core-1.1.2.jar.注意这里eclipse里没有安装hadoop的插件,只是引入其匝包,该eclipse可以安装在windows或者linux中,如果是在windows中安装的,且在其虚拟机安装的linux,可以通过共享文件夹来实现传递.2,编写要测试的数据,如命名为tempdata3,利用eclipse的export来打包已编写好的,在利用eclipse打包jar的时候,只需要选择sr

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

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

win7下eclipse中错误的详细描述如下: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: org.apache.hadoop.security .AccessControlException: Permission denied: user=Administrator, access=WRITE, inode="hadoop": hadoop:supergroup:rwxr-xr-x 其实这个错误的原因很容易看出来,用户Adm

前面我搭建的Hadoop都是单机伪分布式的,并不能真正感受到Hadoop的最大特点,分布式存储和分布式计算.所以我打算在虚拟机中同时开启3台机器,实现分布式的Hadoop群集. 1.准备3台Ubuntu Server 1.1复制出3台虚拟机 我们可以用之前编译和安装好Hadoop的虚拟机作为原始版本,在VirtualBox中复制三台新的虚拟机出来,也可以完全重新安装一台全新的Ubuntu Server,然后在VirtualBox中复制出2台,就变成了3台虚拟机. 1.2修改主机名 主机名保存在/

在学习一门新语言时,想必我们都是"Hello World"程序开始,类似地,分布式计算框架的一个典型实例就是WordCount程序,接触过Hadoop的人肯定都知道用MapReduce实现WordCount,当前内存分布式计算框架Spark因为其计算速度之快,并且可以部署到Hadoop YARN中运行,已经受到各大公司的青睐,Spark社区提供了一些编译好的jar包,但是其中没有适配Hadoop-2.2.0的jar包,为了避免版本问题,需要自己编译指定hadoop版本的Spark ja

关于hadoop的用处什么我就不说了,在这里记录下在eclipse上第一次跑hadoop遇到的问题吧~ hadoop的安装我就不说啦,网上教程一大堆~我直接用的公司的Linux上的hadoop. eclipse用的是mars,JDK1.8,win7,hadoop是公司的Linux上的hadoop 1.2.1,关联的JDK是1.7. 首先下载hadoop关联eclipse的插件hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.最好下载相同版本的,不然容易出问题(我就是典型).把插件放到ecl