1) 可以完全参考http://www.cnblogs.com/archimedes/p/4539751.html在eclipse下创建MapReduce工程,创建了MR工程,并完成WordCount.java的编写之后,运行WordCount.java,结果可能如图所示,原因是未设置MR读取文件的路径以及输出结果的路径,修改方法如下图所示 需要注意的就是,这里的in和out就是hdfs中的路径,in就是输入数据所在的路径,ou就是最后结果的输出路径.使用完全分布式运行MR程序,设置如下: ,其

Eclipse运行wordcount步骤 第一步:建立工程,导入代码. 第二步:建立文件写入数据(以空格分开),并上传到hdfs上. 1.创建文件并写入数据: 2.上传hdfs 在hadoop权限下就行: 命令: hadoop  fs  -put  新建的文件路径          input目录 如:  hadoop  fs -put /home/hadoop/input/text03  input 查看hdfs 所有文件 命令:hadoop fs  -ls  input 上传成功后,在ecl

一.准备工作 (1)Hadoop2.7.2 在linux部署完毕,成功启动dfs和yarn,通过jps查看,进程都存在 (2)安装maven 二.最终效果 在windows系统中,直接通过Run as Java Application运行wordcount,而不需要先打包成jar包,然后在linux终端运行 三,操作步骤 1.启动dfs和yarn 终端:${HADOOP_HOME}/sbin/start-dfs.sh ${HADOOP_HOME}/sbin/start-yarn.sh 通过在na

1.工具介绍 Eclipse Idigo.JDK1.7-32bit.hadoop1.2.1.hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar(自己网上下载) 2.插件安装步骤 1)将hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar放到eclipse安装目录的plugins文件夹中,重新启动eclipse.

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

转载地址:http://my.oschina.net/cjun/blog/475576 一.新建java工程,并且导入hadoop相关jar包 此处可以直接创建mapreduce项目就可以,不用下面折磨麻烦: 4.1.2 新建java工程(需要手动导入hadoop相应jar包),具体如下图所示: 4.1.2.1 新建java工程完成后,下面添加hadoop相应jar包,hadoop2.3.0相应jar包在/hadoop-2.3.0/share/hadoop目录中. 4.1.2.2 进入Libra

一．简介 要在Windows下的 Eclipse上调试Hadoop2代码,所以我们在windows下的Eclipse配置hadoop-eclipse-plugin- 2.6.0.jar插件,并在运行Hadoop的WordCount代码时出现了一系列的问题,搞了好几天终于能运行起代码.接下来我们来看看问题并怎么解决,提供给跟我同样遇到的问题作为参考. Hadoop2的WordCount.java统计代码如下: import java.io.IOException; import java.util

配置Hadoop1.2.1+eclipse(Juno版)开发环境,并运行WordCount程序 一.   需求部分 在ubuntu上用Eclipse IDE进行hadoop相关的开发,需要在Eclipse上安装hadoop的开发插件.最新释放出的hadoop包含源码的包,以 hadoop-1.X为例,包含相关的eclipse插件的源码,因此可以针对自己的eclipse版本来编译一个合适hadoop的eclipse插件.下面将详细介绍插件的编译安装过程,以及在Eclipse上配置hadoop开发插

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

Windows 10家庭中文版,go version go1.11 windows/amd64, Eclipse IDE for C/C++ Developers Photon Release (4.8.0), GoClipse 0.16.1(v201607061938), 紧接着上一篇博文,现在孤可以是使用Eclipse开发Go程序了:建立项目.建立源文件.编译.运行.测试.调试…… 本文介绍自己使用Eclipse运行第一个Go Project的过程以及其中踩到的坑. 建立项目 下面的 D:\

前期博客 Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz +hadoop-2.6.0.tar.gz)(master.slave1和slave2)(博主推荐)  Spark运行模式概述 Spark On YARN模式 这是一种很有前景的部署模式.但限于YARN自身的发展,目前仅支持粗粒度模式(Coarse-grained Mode).这是由于YARN上的Container资源是不可以动态伸缩的,一旦Container启动之后,可使用的资源不能再发生

一.抛出问题 Hadoop集群(全分布式)配置好后,运行wordcount程序测试,发现每次运行都会卡住在Running job处,然后程序就呈现出卡死的状态. wordcount运行命令:[hadoop@master hadoop-2.7.2]$ /opt/module/hadoop-2.7.2/bin/hadoop jar /opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar 

1.安装 Red Hat 环境 2.安装JDK 3.下载hadoop2.8.0 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.8.0/hadoop-2.8.0.tar.gz 4.在用户目录下新建hadoop文件夹,并解压hadoop压缩包 mkdir Hadoop tar -zxvf hadoop-2.8.0.tar.gz 5.为hadoop配置JAVA_HOME [xxx@localhost ~]$ cd h

文/朱季谦 我最近使用四台Centos虚拟机搭建了一套分布式hadoop环境,简单模拟了线上上的hadoop真实分布式集群,主要用于业余学习大数据相关体系. 其中,一台服务器作为NameNode,一台作为Secondary NameNode,剩下两台当做DataNodes节点服务器,类似下面这样一个架构-- NameNode Secondary NameNode DataNodes master1(192.168.200.111) √ master2(192.168.200.112) √ sla

记一次部署工程的时候遇到的问题 部署war包到win7的时候发现,布上去后插入数据库的中文会乱码,然后发现用eclipse运行源码没问题,一开始以为是war打出来的时候编码错误,然后将eclipse的tomcat部署的地址改为tomcat的安装位置,然后以tomcat的startup.bat启动,发现以脚本启动的话插入数据库的中文会乱码,而用eclipse运行完全正常. *** 解决方法 *** 编辑tomcat的startup.bat,在第一行的@echo off的下面增加下面的命令指定jvm

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

hadoop用户登录,启动服务: start-dfs.sh && start-yarn.sh 创建输入目录: hadoop df -mkdir /input 把测试文件导入/input目录: hadoop fs -put /usr/hadoop-/etc/hadoop/*.xml /input 查看复制来的文件: hadoop fs -ls /input 效果: 运行wordcount示例程序: hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapred

系统运行在Maven中的Jetty插件下,当在Eclipse运行clean jetty:run时,系统提示OutOfMemoryError: PermGen space.解决办法:设置run as --->run configuragtions--->jre标签下的属性VM arguments: -Xms512m -Xmx512m -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m 参数说明:-Xms128m JVM初始分配的堆内存-Xmx512m JVM最大允许分配

eclipse运行时编码设置:

今天用在eclipse-hadoop平台上运行map reduce(word count)出错了,错误信息为 org.apache.hadoop.security.AccessControlException:org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied:user=root, access=WRITE, inode="input":hadoop:supergroup:rwxr-xr-x 思考了一