本地测试环境(windows):1.在windows下配置hadoop的环境变量2.拷贝debug工具(winutils.exe)到hadoop目录中的bin目录,注意winutils.exe的版本要与hadoop版本对应,否则可能会报错.3.修改hadoop的源码 ,注意:确保项目的lib需要真实安装的jdk的lib 4.MapReduce调用的代码需要改变: a.src不能有服务器的hadoop配置文件 b.在调用是使用: Configuration config = new  Config

mapreduce的运行方式一般有两种,一是从本地导出一个jar包,在传到虚拟机上运行,这样调试起来非常的不方便,如果出现错误就需要重新导出jar包. 第二种方式是在本地直接运行,但是在运行前需要进行一些准备.我原来一直用的是方式一,由于需要,必须改成方式二,今天进行了相关的操作. 首先,需要准备windwos编译下的hadoop包,实际上只需要将linux中的hadoop中的lib目录替换,(还有的说法,如果还是不行的话,还需要将lib包中也替换) 由于我的Hadoop版本比较老,是2.4.1

使用Eclipse编译运行MapReduce程序 Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS  2014-10-10 (updated: 2016-05-22) 64246 153 本教程介绍的是如何在 Ubuntu/CentOS 中使用 Eclipse 来开发 MapReduce 程序,在 Hadoop 2.6.0 下验证通过.虽然我们可以使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序,但毕竟编写代码不方便.使用 Eclipse,我们可以直接对 HDFS 中的文件进行操作,可以直接

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

本文的目的是实现在windows环境下实现模拟运行Map/Reduce程序.最终实现效果:MapReduce程序不会被提交到实际集群,但是运算结果会写入到集群的HDFS系统中. 一.环境说明:     操作系统:win7     eclipse:Version: Mars Release (4.5.0)     hadoop:2.5.1 二.预备文档(仅是说明,以第三步为准): System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root"

按照文档:http://www.micmiu.com/bigdata/hadoop/hadoop2x-eclipse-mapreduce-demo/安装配置好Eclipse后,运行WordCount程序报错: log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory). log4j:WARN Please initialize the log4j

(1)配置集群 (a)配置hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-env.sh 配置一下JAVA_HOME export JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdatasoftware/jdk1.8.0_161 (b)配置yarn-site.xml <!-- reducer获取数据的方式 --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>

 hadoop map-reduce程序的编译需要依赖hadoop的jar包,我尝试javac编译map-reduce时指定-classpath的包路径,但无奈hadoop的jar分布太散乱,根据自己写的程序来一个个指定jar包的位置又太麻烦,于是又尝试修改java的classpath配置文件,结果不知道为什么编译时还是提示找不到jar包,于是只有用最后一劳永逸的方法:把hadoop的所有jar包都copy到java当前classpath寻找的路径文件中: 我的hadoop安装在/usr/loc

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

一.代码编写 1.1 单词统计 回顾我们以前单词统计的例子,如代码1.1所示. package counter; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.

此种方式不能直接在eclipse中调试代码. 首先需要在src下放置服务器上的hadoop配置文件:core-site.xml\yarn-site.xml\hdfs-site.xml\mapred-site.xml 1.在本地直接调用,执行过程在服务器上(真正企业运行环境)     a.首先把MR程序打包(jar),直接放到本地,比如C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\wc.jar     b.修改hadoop的源码 ,在新建的Java project中拷贝下面

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

报错信息 17/07/06 17:00:27 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.17/07/06 17:00:27 WARN mapred.JobClient: No job jar file set. User classes may not be found. See JobConf

(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

运行环境:windows10 64位,虚拟机:Ubuntu Kylin 14.04,Hadoop2.7.1 错误信息: java.io.IOException: Could not locate executable D:\hadoop\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.    at org.apache.hadoop.util.Shell.getQualifiedBinPath(Shell.java:356)    at org.apache.ha

1.首先到github上下载hadoop-common-2.2.0-bin-master 2.解压放到自定义目录下 再将hadoop.dll文件复制到windows/System32目录下 3.配置环境变量 再运行项目就OK了

https://www.codetd.com/article/664330 https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/84342770 通过idea开发mapreduce程序并直接run,提交到远程hadoop集群执行mapreduce. 简要流程:本地开发mapreduce程序–>设置yarn 模式 --> 直接本地run–>远程集群执行mapreduce程序: 完整的流程:本地开发mapreduce程序——> 设置yarn模式

1. MapReduce使用 MapReduce是Hadoop中的分布式运算编程框架,只要按照其编程规范,只需要编写少量的业务逻辑代码即可实现 一个强大的海量数据并发处理程序 2. 运行Hadoop自带的MapReduce程序(word count单词统计功能) 1.在HDFS中创建层级目录,并且上传文件到指定目录:hadoop fs -mkdir -p /wordcount/input 2.上传文件到HDFS指定目录:hadoop fs -put a.txt  b.txt  /wordcoun

1.写hadoop的map-reduce程序之前所必须知道的基础知识: 1)hadoop map-reduce的自带的数据类型: Hadoop提供了如下内容的数据类型,这些数据类型都实现了WritableComparable接口,以便用这些类型定义的数据可以被序列化进行网络传输和文件存储,以及进行大小比较.(如果是自定义的key,value的数据类型,必须也要写其大小比较的方法) BooleanWritable:标准布尔型数值 ByteWritable:单字节数值 DoubleWritable:

前言 首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念: 函数计算(Function Compute): 函数计算是一个事件驱动的服务,通过函数计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传.函数计算准备计算资源,并以弹性伸缩的方式运行用户代码,而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费.函数计算更多信息 参考. Fun: Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具,能帮助您便捷地管理函数计算.API 网关.日志服务等资源.它通过一个资源配置文件(template.yml)

hbase与mapreduce集成后,运行mapreduce程序,同时需要mapreduce jar和hbase jar文件的支持,这时我们需要通过特殊设置使任务可以同时读取到hadoop jar和hbase jar文件内容,否则任务会报错. 我们知道仅仅运行mapreduce任务时,不需要设置classpath,这时因为运行bin/yarn命令时已经在命令脚本中针对hadoop执行jar包路径进行了预设置的缘故,但是bin/yarn不能自动设置hbase可执行jar路径,这也是情理之中的事.