windows环境下编写hadoop程序 新建:File->new->Project->Maven->next GroupId 和ArtifactId 随便写(还是建议规范点)->finfsh 会生成pom.xml,文件内容如下 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0&qu

写在前面 相关随笔: Hadoop-1.0.4集群搭建笔记 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(一) -- 原理介绍,样例程序与本地调试 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(三) -- 自定义功能 为了方便,这篇文章里的例子均为伪分布式运行,一般来说只要集群配置得当,在伪分布式下能够运行的程序,在真实集群上也不会有什么问题. 为了更好地模拟集群环境,我们可以在mapred-site.xml中增设reducer和mapper的最大

1.Eclipse中无插件运行MP程序 1)在Eclipse中编写MapReduce程序 2)打包成jar包 3)使用FTP工具,上传jar到hadoop 集群环境 4)运行 2.具体步骤 说明:该程序运行完被我删除了,具体添加哪些包不太清楚,但是最保险的是把有可能用到的都添加进去,添加情况如下:

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又是期末又是实训TA的事耽搁了好久……先把写好的放上博客吧 相关随笔: Hadoop-1.0.4集群搭建笔记 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(一) -- 原理介绍,样例程序与本地调试 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(二) -- 在集群上运行与监控 使用额外的文件 假如你跑的job除了输入以外还需要一些额外的文件(side data),有两种选择: 大文件 所谓的大文件就是大小大于设置的local.cache.size的文

原文:http://xiaoxia.org/2011/12/18/map-reduce-program-of-rmm-word-count-on-hadoop/ 在Hadoop上运行基于RMM中文分词算法的MapReduce程序 23条回复 我知道这个文章标题很“学术”化,很俗,让人看起来是一篇很牛B或者很装逼的论文!其实不然,只是一份普通的实验报告,同时本文也不对RMM中文分词算法进行研究.这个实验报告是我做高性能计算课程的实验里提交的.所以,下面的内容是从我的实验报告里摘录出来的,当作是我学

第一种:原生态运行jar包1,利用eclipse编写Map-Reduce方法,一般引入Hadoop-core-1.1.2.jar.注意这里eclipse里没有安装hadoop的插件,只是引入其匝包,该eclipse可以安装在windows或者linux中,如果是在windows中安装的,且在其虚拟机安装的linux,可以通过共享文件夹来实现传递.2,编写要测试的数据,如命名为tempdata3,利用eclipse的export来打包已编写好的,在利用eclipse打包jar的时候,只需要选择sr

什么是MapReduce 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃. MapReduce方法则是: 1.给在座的所有玩家中分配这摞牌 2.让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,几张是红桃,然后把这两组数目汇报给你 3.你把所有玩家告诉你的两组数字分别加起来,得到最后的结论 MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. MapReduce是分布式运行的,由两个阶段组成:Map和Reduce,Map阶段是一个

hive介绍 什么是hive? hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计 hive是基于hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据映射为数据库的一张表,并提供类SQL查询功能.本质就是将HQL(hive sql)转化为MapReduce程序 我们使用MapReduce开发会很麻烦,但是程序员很熟悉sql,于是hive就出现了,可以让我们像写sql一样来编写MapReduce程序,会自动将我们写的sql进行转化.但底层使用的肯定还是MapReduce. hive处理

不得不吐槽一下,安装配置这eclipse真是太费劲了...下面总结一下,以便下次再安装 本人 win10系统,64位机 一.在官网下载eclipse安装包 文件名:eclipse-inst-win64.exe 网址:https://www.eclipse.org/downloads/download.php?file=/oomph/epp/oxygen/R/eclipse-inst-win64.exe //建议下载前点击"Select Another Mirror",选择一个国内镜像,

原文地址:http://www.vcerror.com/?p=1483 问题描述: 用VC2013编译了一个程序,在Windows 8.Windows 7(64位.32位)下都能正常运行.但在Win XP,Win2003下运行时,却报错不能运行,具体错误信息为"指定的可执行文件不是有效的 Win32 应用程序". 用VS2012或VS2013在win7下编写的程序在XP下运行就出现"不是有效的win32应用程序 问题分析: 用eXeScope打开该exe,发现操作系统需求为&

Win32主程序需要以下设置 第一步:在工程属性General设置 第二步:在C/C++ Code Generation 设置 第三步:SubSystem 和  Minimum Required Version 设置 如果Win32依赖一些额外的库,那些库也设置一下,防止程序运行失败 如何让VS2013编写的程序在XP下运行 作者:Dr Yao链接:http://www.zhihu.com/question/25415940/answer/30803949来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联

总体分c++程序和c#程序 1.c++程序 这个用C++编写的程序可以经过设置后在XP下运行,主要的“平台工具集”里修改就可以. 额外说明:(1)程序必须为Dotnet 4.0及以下版本.(XP只支持Dotnet4.0及以下版本,不支持Dotnet 4.5) (2)用C#编写的程序,无需进行如下设置,只要在目标机的xp中安装相应的Dotnet版本即可. 用VS2013在win7下编写的C++程序在XP下运行的错误与解决. 1.在xp下运行报错为:“不是有效的win32应用程序.” 解决方法: [

首先 要想Hadoop能够很流畅的Python程序,学习mrjob可能是最直接.最简单的方法了 你甚至都不要按安装部署Hadoop集群. mrjob拥有很多优秀的特性比如: 支持多步骤的MapReduce任务工作流 支持内嵌.本地.远程亚马逊以及Hadoop 调试方便不需要任务环境支持 本教程通过 python 中 mrjob 模块来调用 hadoop 处理数据.通过本次实验,你可以初步入门mrjob,轻松编写mr来使用hadoop. 主要知识点: Python MRJob模块的安装 Hadoo

前提:已安装好 Subliume Test 3 且已经添加好python编译系统,已安装好python3.7 一.新建一个文本文档,将后缀名改为.py 二.使用 Subliume Test 3 打开该文件 三.编辑该文档内的代码 四.CTRL + S   ==>保存文本 五.将编译系统选择为python(首次开始编写python程序需要此步骤,如果已选择,就可以跳过此步骤) 六.CTRL + B   ==>立即编译(每次新建一次代码文本所必需的的步骤,该该文本进行过一次编译以后,就可以直接执行

Hadoop学习笔记(5) ——编写HelloWorld(2) 前面我们写了一个Hadoop程序,并让它跑起来了.但想想不对啊,Hadoop不是有两块功能么,DFS和MapReduce.没错,上一节我们写了一个MapReduce的HelloWorld程序,那这一节,我们就也学一学DFS程序的编写. DFS是什么,之前已经了解过,它是一个分布式文件存储系统.不管是远程或本地的文件系统,其实从接口上讲,应该是一至的,不然很难处理.同时在第2节的最后,我们列出了很多一些DFS的操作命令,仔细看一下,这

摘要:Spark作为新一代大数据计算引擎,因为内存计算的特性,具有比hadoop更快的计算速度.这里总结下对Spark的认识.虚拟机Spark安装.Spark开发环境搭建及编写第一个scala程序.运行第一个Spark程序. 1.Spark是什么 Spark是一个快速且通用的集群计算平台 2.Spark的特点 1)Spark是快速的 Spark扩充了流行的Mapreduce计算模型 Spark是基于内存的计算 2)Spark是通用的 Spark的设计容纳了其它分布式系统拥有的功能 批处理,迭代式

使用Scala编写Spark程序求基站下移动用户停留时长TopN 1. 需求:根据手机基站日志计算停留时长的TopN 我们的手机之所以能够实现移动通信,是因为在全国各地有许许多多的基站,只要手机一开机,就会和附近的基站尝试建立连接,而每一次建立连接和断开连接都会被记录到移动运营商的基站服务器的日志中. 虽然我们不知道手机用户所在的具体位置,但是根据基站的位置就可以大致判断手机用户的所处的地理范围,然后商家就可以根据用户的位置信息来做一些推荐广告. 为了便于理解,我们简单模拟了基站上的一些移动用户

开发环境: windows10+伪分布式(虚拟机组成的集群)+IDEA(不需要装插件) 介绍: 本地开发,本地debug,不需要启动集群,不需要在集群启动hdfs yarn 需要准备什么: 1/配置win10的环境,path设置为hadoop/bin目录 2/将hadoop在win10系统下编译,替换hadoop/bin,hadoop/lib目录为对应的win10编译版本 本地运行详细步骤: 1/在run configurations里设置program arguments,即设置main方法的

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