首先要说明的是运行Hadoop需要jdk1.6或以上版本,如果你还没有搭建好Hadoop集群,请参考我的另一篇文章: Linux环境搭建Hadoop伪分布模式 马上进入正题. 1.启动Hadoop集群,使用jps查看所有结点是否启动成功: 2.进入hadoop的bin目录,查看hadoop中的例程 运行./hadoop jar /opt/hadoop/hadoop-examples-*-.jar,红框中的jar包根据你的hadoop版本而定: 3.试图运行wordcount,./hadoop j

JDK版本的要求 Hadoop 2.7 以及之后的版本,需要JDK 7: Hadoop 2.6 以及之前的版本,支持JDK 6: 对于Hadoop1.x.x版本,只需要引入1个jar: hadoop-core 对于Hadoop2.x.x版本,需要引入4个jar: hadoop-common hadoop-hdfs hadoop-mapreduce-client-core hadoop-client jdk.tools(一般需要引入,否则报错) 需要的Jar包 (对应版本:2.x.x) Maven

之前将eclipse下编好的mapreduce代码放到集群上面跑,发现速度很慢,namenode节点的cpu和内存使用率很低,datanode节点基本上处于没有运行的状态,然后通过查看hadoop-etc-hadoop下面的配置文件,发现mapreduce-site.xml文件下面的mapreduce.framework.name名字中framework少了一个字母e,导致集群一直运行在伪分布模式下面,同时也导致web控制网页没有datanode的信息,打开master:8088网站显示no a

没搭建私服的情况下引入本地的jar,并把本地jar打包进项目的run jar 以打包引入hadoop-common-2.7.5.jar为例 引用 复制jar包所在的路径 打开cmd命令提示符 切换路径到jar所在的目录 e: cd E:\迅雷下载\hadoop-2.7.5\share\hadoop\common 把jar包加入本地仓库 mvn install:install-file -Dfile=hadoop-common-2.7.5.jar -DgroupId=com.apache.hado

这个问题也是在开发项目中经常遇到的一个问题,网上提供了很多方法,但是我发现很多并不适用,这里推荐两种方法,一种肯定没问题,就是比较麻烦,另一种是适用FatJar来打包,但是我没成功,原因估计出在ubuntu下的eclipse导入插件可能和windows下面的不一样 方式一: 将所有的第三方jar包放到主节点和从节点的目录hadoop-share-hadoop-cmmon-lib下,重启hadoop集群,这样第三方jar包就和hadoop里面的jar包一样启动了,这是我通过启动日志发现的,启动日志

reference to : http://www.jianshu.com/p/61e8f803e0d1 Android在开发过程中,随着引用的库以及业务的增多,不可避免的会出现64K limit问题,也就是方法数过多的问题,Java代码中的Method总数和Field总数都不能超过65535个,那统计一下每一个jar包中包含多少个Method还是很有必要的,目前Google已经为我们实现了这样的工具: dexdump命令 (查看apk的method总数) #查看apk的method总数 dex

昨晚和同事一起看一个scala写的程序,程序都写完了,且在idea上debug运行是ok的.但我们不能调试的方式部署在客户机器上,于是打包吧.打包时,我们是采用把外部引入的五个包(spark-assembly-1.5.1-hadoop2.6.0.jar.commons-logging.jar.fastjson-1.2.10.jar.sqljdbc4.jar.log4j.jar)打包到我们的jar包中.好了,一切都好了...在java -jar demo.jar方式运行,以及把它拷贝到spark集

hadoop示例中的WordCount程序,很多教程上都是推荐以下二种运行方式: 1.将生成的jar包,复制到hadoop集群中的节点,然后运行 $HADOOP_HOME/bin/hadoop xxx.jar xxx.WordCount /input/xxx.txt /output 2.或者直接在IDE环境中调试(参见eclipse/intellij idea 远程调试hadoop 2.6.0) 但是生产环境中,更多的情况是:没有ide环境,且各应用最终生成的jar包部署在应用服务器上(应用服务

hadoop怎样提交多个第三方jar包? 方案1:把所有的第三方jar和自己的class打成一个大的jar包,这种方案显然笨拙,而且更新升级比较繁琐. 方案2: 在你的project里面建立一个lib文件夹,然后把所有的第三方jar包放到里面去,hadoop会自动加载lib依赖里面的jar. http://www.blowide.com/2010/04/including-external-jars-in-a-hadoop-job/ 注意最后一段: Luckily, I bumped into

本文讲述使用IntelliJ IDEA打包Project的过程,即,打jar包. 环境:Mac OS X 10.9.5, IntelliJ IDEA 13.1.4, Hadoop 1.2.1 Hadoop放在虚拟机中,宿主机通过SSH连接,IDE和数据文件在宿主机.IDEA自身运行于JDK 1.8,IDEA工程及Hadoop使用JDK 1.6. 在本系列博文的第一篇,我因不会使用IDEA打jar包,不得不直接调试代码,遇到输入路径不存在问题.今天,我打了几次jar包,结果不都满意,默认情况,ID

1. 解药hadoop包 1, C:\hadoop-2.7.2\share\hadoop  提取出所有的 jar 包, 到 _lib 文件夹下 2,将有含有source 名称的jar包 剪切出来 3,再 将含有 test名称的jar包剪切出来. 4, 留下剩余的jar包, 拷贝到eclipse 中的lib文件夹. 2, 在 项目底下,新建lib文件夹, 将jar包拷贝进去. 3,全选 lib 下的jar 包: 按住shift,点击第一个,不松开shift,点击最后一个 4  全选状态下右键 bu

准备工作: 1. hadoop集群(我用的是hadoop-2.7.3版本),这里hadoop有两种:1是编译好的hadoop-2.7.3:2是源代码hadoop-2.7.3-src: 2. 自己的机器可以是任何系统,只要支持JVM,自己的主机上必须有eclipse,以及hadoop-2.7.3和hadoop-2.7.3-src.(我用的是windows系统,为了方便Linux系统传输数据,我选用了FileZilla,一款ftp工具,具体见www.cnblogs.com/NongSi-Net/p/

编译:   javac  -classpath     hadoop的路径下面/hadoop-0.20.0-core.jar       -d     .class文件存放的路径     XXXX.java 打成jar包:   jar  -cvf   要生成的Jar包的名字.jar    *.*       (这个命令是把当前文件下所有的class文件都打如jar包里面去) 运行jar包:      hadoop   jar       xxxx.jar        jar包的入口类名   

步骤一 若是,不会HBase开发环境搭建的博文们,见我下面的这篇博客. HBase 开发环境搭建(Eclipse\MyEclipse + Maven) 步骤一里的,需要补充的.如下: 在项目名,右键, 然后,编写pom.xml,这里不多赘述.见 HBase 开发环境搭建(Eclipse\MyEclipse + Maven) 完成之后呢,编写好代码,对吧. 步骤二  HBase 开发环境搭建后的一些步骤(export导出jar包方式  或 Ant 方式) 这里,不多说,玩过大数据一段时间的博友们,

错误信息: java.lang.Exception: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 1    at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.runTasks(LocalJobRunner.java:492)    at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:552)Caused by: java.l

hadoop jar包 在hadoop安装目录下,找到share\hadoop目录,搜索jar,全选,然后在安装目录新建_jar文件夹,将所有的jar包拷进去 idea添加jar包 在Project Structure下,Libraries下添加jar包所在目录即可 使用maven管理jar包更方便,添加依赖就行了

在hadoop-env.sh中修改参数添加 export HADOOP_HEAPSIZE="4096" 设置分配的最大jvm内存为4096,一般用于jar包里面除了执行map和reduce之外还要执行其他的后续代码,且后续代码所需要的内存占用大于1g. 当出现map或者reduce过程提示内存不足的时候可以修改etc/下面的mapred-site.xml文件中的参数:mapreduce.map.memory.mb数值到合适的参数即可.

在一个项目中同时使用hbase和elasticsearch出现netty的jar包冲突的问题 事件: 在同一maven项目中使用hbase的同时又用了es 程序运行后出错 java.lang.NoSuchMethodError: io.netty.util.AttributeKey.newInstance(Ljava/lang/String;)Lio/netty/util/AttributeKey; 上网查了一些原因,说是netty的版本不同的原因,自己在编译后的目录也看到了不同,分别用了4.0

MapReduce 单词统计案例编程 一.在Linux环境安装Eclipse软件 1.   解压tar包 下载安装包eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz到/opt/software目录下. 解压到/opt/tools目录下: [hadoop@bigdata-senior01 tools]$ tar -zxf /opt/sofeware/eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz -C /op

要统计的文件的文件名为hello hello中的内容如下 hello you hello me 通过MapReduce程序统计出文件中的各个单词出现了几次.(两个单词之间通过tab键进行的分割) import java.io.IOException; import mapreduce.WordCountApp.WordCountMapper.WordCountReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apac

---恢复内容开始--- 1.首先准备一个需要统计的单词文件 word.txt,我们的单词是以空格分开的,统计时按照空格分隔即可 hello hadoop hello yarnhello zookeeperhdfs hadoop select from hadoopselect from yarnmapReduceMapReduce 2.上传word.txt到hdfs根目录 $ bin/hdfs dfs -put test/word.txt / 3.准备工作完成后在eclipse编写代码,分别编