我们使用之前搭建好的Hadoop环境,可参见: <[Hadoop环境搭建]Centos6.8搭建hadoop伪分布模式>http://www.cnblogs.com/ssslinppp/p/5923793.html    示例程序为<Hadoop权威指南3>中的获取最高温度的示例程序: 数据准备 输入数据为:sample.txt 0067011990999991950051507004+68750+023550FM-12+038299999V0203301N00671220001C

Hdfs&MapReduce测试 测试 上传文件到hdfs 随意打开一个文件夹传一个文件试试(把javafx-src.zip传到hdfs的/根目录下):hadoop fs -put javafx-src.zip hdfs://node01:9000/ 用客户端(windows主机)浏览器打开 http://node01:50070 能看到这文件(当然,先要在windows配置下hosts,加一行node01 192.168.216.100) 测试 运行一个MapReduce程序 cd hadoo

开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅

[mapreduce of hadoop] 1. MapReduce作业(Job)是客户端想要执行的一个作单元, 它包括: 输入数据, MapReduce程序, 配置信息. 2. Hadoop将作业成若干个小任务来执行其中包括类任务: map任务, reduce任务. 3. tracker: 4. 输入分片 5. 数据本地化优化 6. reduce 7. 多个reduce

MapReduce与Hadoop之比较 Hadoop是Apache软件基金会发起的一个项目,在大数据分析以及非结构化数据蔓延的背景下,Hadoop受到了前所未有的关注. Hadoop是一种分布式数据和计算的框架.它很擅长存储大量的半结构化的数据集.数据可以随机存放,所以一个磁盘的失败并不会带来数据丢失.Hadoop也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合. MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型.编程模型是一种处理并结构化特定问题的方式.例如,在一个关系数据库中,

(一),安装eclipse 1,下载eclipse,点这里 2,将文件上传到Centos7,可以用WinSCP 3,解压并安装eclipse [root@Master opt]# tar zxvf '/home/s/eclipse-jee-neon-1a-linux-gtk-x86_64.tar.gz' -C/opt ---------------> 建立文件:[root@Master opt]# mkdir /usr/bin/eclipse     ------------------>添加

两张表链接操作(分布式缓存): ----------------------------------假设:其中一张A表,只有20条数据记录(比如group表)另外一张非常大,上亿的记录数量(比如user表)----------------------------------策略:将数据集小的文件直接装载到内存,然后迭代大文件记录: 分布式缓存的两种角度理解(针对较小数据集):1.将文件不切块,直接存储到各个节点上的本地磁盘中,这种模式的缓存只是减少了网络IO,磁盘IO并没有减少:2.将文件不切块

将user表计算后的结果分区存储 测试准备: 首先同步时间,然后master先开启hdfs集群,再开启yarn集群:用jps查看: master上: 先有NameNode.SecondaryNameNode;再有ResourceManager; slave上:   先有DataNode:再有NodeManager: 如果master启动hdfs和yarn成功,但是slave节点有的不成功,则可以使用如下命令手动启动: hadoop-daemon.sh start datanode yarn-da

将手机用户使用流量的数据进行分组,排序: 测试准备: 首先同步时间,然后master先开启hdfs集群,再开启yarn集群:用jps查看: master上: 先有NameNode.SecondaryNameNode;再有ResourceManager; slave上:   先有DataNode:再有NodeManager: 如果master启动hdfs和yarn成功,但是slave节点有的不成功,则可以使用如下命令手动启动: hadoop-daemon.sh start datanode yar

将user表.group表.order表关:(类似于多表关联查询) 测试准备: 首先同步时间,然后 开启hdfs集群,开启yarn集群:在本地"/home/hadoop/test/"目录创建user表.group表.order表的文件: user文件: group文件: order文件: 测试目标: 得到3张表关联后的结果: 测试代码: 一定要把握好输出键值的类型,否则有可能造成有输出目录,但是没有文件内容的问题: package com.mmzs.bigdata.yarn.mapre

只有mapTask任务没有reduceTask的情况: 测试准备: 首先同步时间,然后 开启hdfs集群,开启yarn集群:在本地"/home/hadoop/test/"目录创建user文件: user是存了数据的文件,内容如下: (导入hadoop-2.7.3-All.jar包)  测试目标: 让groupId排在数据的第一列: 测试代码: outValue = NullWritable.get();//其内部定义决定了只能调用get方法初始化 package com.mmzs.bi

hadoop集群搭建中配置了mapreduce的别名是yarn [hadoop@master01 hadoop]$ mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml [hadoop@master01 hadoop]$ vi mapred-site.xml <property> <name>mapreduce.framework.name </name> <value>yarn</value> </pro

序:终于开始接触hadoop了,从wordcount开始 1. 采用hadoop streamming模式 优点:支持C++ pathon shell 等多种语言,学习成本较低,不需要了解hadoop内部结构 调试方便:cat input | ./map | sort | ./reduce > output hadoop 就是提供了一个分布式平台实现了上述脚本的功能,这是一次mapreduce的过程 一个例子: #!/bin/bash source build.env $hadoop_bin f

1.PC已经安装Eclipse Software,测试平台windows10及Centos6.8虚拟机 2.新建maven project 3.打开pom.xml,maven工程项目的pom文件加载以下内容 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=&quo

Hdfs是根/目录,windows是每一个盘符, 1  从Linux里传一个到,hdfs里去 2  从hdfs里下一个到,linux里去 想从hdfs里,下载到linux, 涨知识,记住,hdfs是建立在linux上, 现在,hdfs里还有jdk-7u65-linux-i586.tar.gz,好,linux里,没有了jdk-7u65-linux-i586.tar.gz. 在抽象的hdfs文件系统里,存在datanode那个机器的抽象的hdfs文件系统里, 其实,刚下载,是从datanode文件夹

Google对其的定义:MapReduce是一种变成模型,用于大规模数据集(以T为级别的数据)的并行运算.用户定义一个map函数来处理一批Key-Value对以生成另一批中间的Key-Value对,再定义一个reduce函数将所有这些中间的有相同Key的value合并起来."Map"(映射)和"Reduce"(简化)的概念和它们的主要思想都是从函数式编程语言借用而来的,还有从矢量编程语言借来的特性.在实现过程中,需指定一个map函数,用来把一组键值对映射成一组新的键

1.随便在哪个目录新增一个文档.内容随便输入 mkdir words 2.在hdfs 中新建文件输入目录 ./hdfs dfs -mkdir /test 3.把新建的文档 (/home/hadoop/test/words)  上传到新建的(test)  hdfs目录 ./hdfs dfs -put /home/hadoop/test/words /test/ 4.查看文档是否成功 ./hdfs dfs -ls 5.执行 wordsCount按列  计算 bin/hadoop jar share/

分布式数据库 操作指令 如何实现云计算?注:GIS数据集 谷歌集群系统主要包括三个部分:分布式文件系统GFS,分布式并行计算模型map/reduce,以及分布式数据库Bigtable hadoop是google的云计算系统的开源实现,GFS对应HDFS,hadoop的map/reduce对应谷歌的map/reduce模型,Hbase对应Bigtable. 也就是说,MapReduce一种模型,Hadoop是实现这种模型的解决方案之一,PostgreSQL是空间数据库(是Hadoop的空间数据扩展

1.什么是序列化 2.为什么要序列化 3.为什么不用Java的序列化 4.自定义bean对象实现序列化接口(Writable) 在企业开发中往往常用的基本序列化类型不能满足所有需求,比如在Hadoop框架内部传递一个bean对象,那么该对象就需要实现序列化接口. 具体实现bean对象序列化步骤如下7步: 1) 必须实现Writable接口 2) 反序列话时,需要反射调用无参构造方法,所以必须要有无参构造方法 3) 重写序列化方法write() 4) 重写反序列化方法readFields() 5)

2.7.3版本的hadoop: jar程序所在目录:$HADOOP_HOME/shar/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar 1.本地创建测试文本: mkdir /home/hadoop/data //创建data文件夹 touch testinput.txt //创建测试文本 vim testinput.txt //修改文本 //文本添加一行 this is a test log cat testinput.txt //检查t