hadoop 自带的WordCount实例可以统计一批文本文件中各单词出现的次数.下面介绍如何执行WordCount实例. 1.启动hadoop [root@hadoop ~]# start-all.sh #启动hadoop 2.在本地新建目录及2个文件 [root@hadoop ~]# mkdir input [root@hadoop ~]# cd input/ [root@hadoop input]# echo "hello world">test1.txt #新建2个测试文

在hadoop2.9.0版本中,对namenode.yarn做了ha,随后在某一台namenode节点上运行自带的wordcount程序出现偶发性的错误(有时成功,有时失败),错误信息如下: // :: INFO client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider: Failing over to rm2 // :: INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : // :: INFO mapre

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

1.准备文件 [root@master ~]# cat input.txt hello java hello python hello c hello java hello js hello html hello java [root@master ~]# hadoop fs -mkdir /input [root@master ~]# hadoop fs -put input.txt /input [root@master ~]# hadoop fs -ls /input Found 1 it

1.启动所有的线程服务 start-all.sh 记得要查看线程是否启动 jps 2.在根目录创建 wordcount.txt 文件 放置一些数据 3.创建  hdfs dfs -mkdir /文件夹名称 创建成功 4.将wordcount.txt文件放置 hadfs01下 放置成功 5.到如下图所示的路径 5.1 5.2 执行该命令 hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar wordcount /hdfs01/wordcount.txt /w

1.在hadoop所在目录“usr/local”下创建一个文件夹input root@ubuntu:/usr/local# mkdir input 2.在文件夹input中创建两个文本文件file1.txt和file2.txt,file1.txt中内容是“hello word”,file2.txt中内容是“hello hadoop”.“hello mapreduce”(分两行). root@ubuntu:/usr/local# cd inputroot@ubuntu:/usr/local/inp

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

运行caffe自带的mnist实例教程 本文结合几篇博文总结下来的,附上其中一篇原博文链接以供参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_168effc7e0102xjr1.html 1.先进入caffe文件目录,(指令:cd ./caffe),再用data/mnist下的get_mnist.sh下載MNIST数据集,代码如下: sudo sh ./data/mnist/get_mnist.sh 打开下载目录caffe/data/mnist查看如下图: 2.转换格式,代码

hadoop环境自己之前也接触过,搭建的是一个伪分布的环境,主从节点都在我自己的机子上,即127.0.0.1,当初记得步骤很多很麻烦的样子(可能自己用ubuntu还不够熟练),包括myeclipse.hadoop等的下载与安装,以及最后的运行hadoop包自带的wordcount例子,当时只是在终端下运行的,没有把代码放在myeclipse中,也折腾半天,记得出现一个问题就是map过程能够达到100%,但是reduce却一直卡在0%,后来将自己的主机名hostname放到了hosts文件中,完美

运行hadoop2 自带的圆周率计算方法时,报错,找了半天,原来是在配置hadoop临时目录时,没有给权限,找到配置的hadoop临时目录文件夹,修改权限即可 Application application_1548242073562_0005 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1548242073562_0005_000002 exited with exitCode: 1 Failing this attempt.Diagno

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar wordcount /WordCount/WordCount /WCOutput 输出文件不能实现存在,比如说/WordCount这样是不行的 虽然他是第一级文件夹 但是已存在了,不可用 原来提示我,日志冲突,我美观,我以为是不是hadoop native造成的,后来吧多余的mahout的jar删了,里面也有slf4j,然后竟然运行成功了额,虽然也不

目的: 前期学习了一些机器学习基本算法,实际企业应用中算法是核心,运行的环境和数据处理的平台是基础. 手段: 搭建简易hadoop集群(由于机器限制在自己的笔记本上通过虚拟机搭建) 一.基础环境介绍 win10 vmware15.0.0 3 ubuntu 虚拟机(1 台作为master ,另外2台作为 slave1.slave2) hadoop2.8.5 jdk1.8 二.搭建步骤 1. 安装vmware ,安装ubuntu 先安装一台,后面配置完成后直接克隆 (此处不作详细介绍,可参考其它文档

运行wordcount实例 在/tmp目录下生成两个文本文件,上面随便写两个单词. cd /tmp/ mkdir file cd file/ echo "Hello world" > file1.txt cp file1.txt file2.txt 在hadoop平台中新建 /input 目录,这里不是系统的 / 目录. cd /usr/local/hadoop-2.6.5 ./bin/hadoop fs -mkdir /input hadoop fs -ls / drwxr-x

上次虽然把环境搭好了,但是实际运行起来一堆错误,下面简述一下踩的坑. 1.hadoop fs -put上传文件失败,WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Problem connecting to server: master:8020 解决方案:https://www.cnblogs.com/BoqianLiu/p/10183535.html 2.NodeManager运行一段时间后自行消失 解决方案:同上,第1个问题解决了

package com.uniclick.dapa.dstest; import java.io.IOException; 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.IntWritable; import

1. 问题说明 在以伪分布式模式运行 Hadoop 自带的 MapReduce 示例,卡在了 Running job ,如图所示 2. 解决过程 查看日志没得到有用的信息 再次确认配置信息没有错误信息 最终修改了 hosts 添加本机的 hosts ,如下 192.168.23.101 s101 重新将 SSH 进行配置,最终修改了 SSH 远程登陆配置笔记. 再次运行示例,程序顺利运行.

前言:       毕业两年了,之前的工作一直没有接触过大数据的东西,对hadoop等比较陌生,所以最近开始学习了.对于我这样第一次学的人,过程还是充满了很多疑惑和不解的,不过我采取的策略是还是先让环境跑起来,然后在能用的基础上在多想想为什么.       通过这三个礼拜(基本上就是周六周日,其他时间都在加班啊T T)的探索,我目前主要完成的是: 1.在Linux环境中伪分布式部署hadoop(SSH免登陆),运行WordCount实例成功. http://www.cnblogs.com/Pur

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

1.启动hadoop守护进程 bin/start-all.sh 2.在hadoop的bin目录下建立一个input文件夹 JIAS-MacBook-Pro:hadoop- jia$ mkdir input 3.进入input目录之后,在input目录下新建两个文本文件,并想其写入内容 JIAS-MacBook-Pro:hadoop- jia$ cd input JIAS-MacBook-Pro:input jia$ echo "hello excuse me fine thank you&quo

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.