统计某手机数据库的每个手机号的上行数据包数量和下行数据包数量 数据库类型如下: 数据库内容如下: 下面自定义类型SimLines,类似于平时编写的model import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.Writable; public class SimLines implements Writable { long upP

我们知道hadoop是由Java 编程写的.因此我们使用Java开发环境来操作HDFS,编写mapreduce也是很自然的事情.但是这里面hadoop却对Java数据类型进行了包装,那么hadoop的数据类型与Java那些数据类型对应.下面做一些对比: 一. Hadoop数据类型介绍: (1)在hadoop.io包,主要分为基本类型和其它类型. (2)基本类型(hadoop:java):数据类型                      hadoop数据类型:                  

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(二) -- 在集群上运行与监控 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(三) -- 自定义功能 MapReduce与HDFS简介 什么是Hadoop? Google为自己的业务需要提出了编程模型MapReduce和分布式文件系统Google File System,并发布了相关论文(可在Google Research的网站上获得: GFS . Ma

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

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

hadoop包装了java的基本数据类型使他们实现以上的接口而且给予实现细节,这些类都实现了WritableComparable接口,能够在不同的hadoop节点之间毫无障碍的传输了.

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

来源: http://www.cnblogs.com/anny-1980/articles/2608097.html BooleanWritable:标准布尔型数值 ByteWritable:单字节数值 DoubleWritable:双字节数值 FloatWritable:浮点数 IntWritable:整型数 LongWritable:长整型数 Text:使用UTF8格式存储的文本 NullWritable:当<key, value>中的key或value为空时使用 二. 用户自定义数据类型

错误描述: 020-03-24 22:45:23,204 WARN org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.DefaultContainerExecutor: Exit code from container container_1585061045134_0001_01_000001 is : 1 2020-03-24 22:45:23,205 WARN org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.Defaul

一.序列化 1 hadoop自定义了数据类型,在hadoop中,所有的key/value类型必须实现Writable接口.有两个方法,一个是write,一个是readFileds.分别用于读(反序列化操作)和写(序列化操作). 2 所有的key必须实现Comparable接口,在MapReduce过程中需要对key/value对进行反复的排序,默认情况下依据key进行排序,要实现compareTo()方法,所以通过key既要实现Writable接口又要实现Comparable接口. 3 因此,h

MapReduce概念 MapReduce是一种分布式计算模型,由谷歌提出,主要用于搜索领域,解决海量数据计算问题. MR由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数实现分布式计算. 这两个函数的形参是key,value对,表示函数的输入信息. MP执行流程 客户端提交给jobtracker,jobtracker分配给tasktracker. trasktracker会对任务进行mapper和reducer操作. MapReduce原理 一个map输入

前言 上一篇给大家介绍了Hadoop是怎么样保证数据的完整性的,并且使用Java程序来验证了会产生.crc的校验文件.这一篇给大家分享的是Hadoop的序列化! 一.序列化和反序列化概述 1.1.序列化和反序列化的定义 1)序列化:将结构化对象转换为字节流的过程,以便在网络上传输或写入到磁盘进行永久存储的过程. 2)反序列化:将字节流转回一系列的相反过程结构化对象. 注意:其实流就是字节数组,我们把数据转变成一系列的字节数组(0101这样的数据) 1.2.序列化和反序列化的应用 1)进程间的通信

job提交源码分析 在eclipse中的写的代码如何提交作业到JobTracker中的哪?(1)在eclipse中调用的job.waitForCompletion(true)实际上执行如下方法 connect(); info = jobClient.submitJobInternal(conf); (2)在connect()方法中,实际上创建了一个JobClient对象. 在调用该对象的构造方法时,获得了JobTracker的客户端代理对象JobSubmissionProtocol. JobSu

YARN对内存资源和CPU资源采用了不同的资源隔离方案.对于内存资源,它是一种限制性资源,它的量的大小直接决定应用程序的死活,因为应用程序到达内存限制,会发生OOM,就会被杀死.CPU资源一般用Cgroups进行资源控制,Cgroups控制资源测试可以参见这篇博文Cgroups控制cpu,内存,io示例,内存资源隔离除Cgroups之外提供了另外一个更灵活的方案,就是线程监控方案. 默认情况下YARN采用线程监控的方案控制内存使用,采用这种机制的原因有两点: 1.Java创建子进程采用了“for

(一)hadoop 相关安装部署 1.hadoop在windows cygwin下的部署: http://lib.open-open.com/view/1333428291655 http://blog.csdn.net/ruby97/article/details/7423088 http://blog.csdn.net/savechina/article/details/5656937 2.hadoop 伪分布式安装: http://www.thegeekstuff.com/2012/02/

转载自http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4288737.html Hadoop学习笔记—5.自定义类型处理手机上网日志 一.测试数据:手机上网日志 1.1 关于这个日志 假设我们如下一个日志文件,这个文件的内容是来自某个电信运营商的手机上网日志,文件的内容已经经过了优化,格式比较规整,便于学习研究. 该文件的内容如下(这里我只截取了三行): 1363157993044 18211575961 94-71-AC-CD-E6-18:CMCC-EASY 120.1

介绍 此Refcard提供了Apache Hadoop,这是最流行的软件框架,可使用简单的高级编程模型实现大型数据集的分布式存储和处理.我们将介绍Hadoop最重要的概念,描述其架构,指导您如何开始使用它以及在Hadoop上编写和执行各种应用程序. 简而言之,Hadoop是Apache Software Foundation的一个开源项目,可以安装在服务器集群上,以便这些服务器可以通信并协同工作来存储和处理大型数据集.Hadoop近年来因其有效处理大数据的能力而变得非常成功.它允许公司将所有数据

准备 配置好JDK和Hadoop环境, 在IDEA中建立maven项目,建立后的目录结构为: 修改pom..xml引入相关支持: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance&quo

doc Hadoop初探之Stream Hadoop Stream 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 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(三) -- 自定义功能 使用Python实现Hadoop MapReduce程序 Hadoop集群(第9期)_MapReduce初级案例 Hadoo

转自:https://www.linuxidc.com/Linux/2012-04/58991.htm 今天尝试用C语言在Hadoop上编写统计单词的程序,具体过程如下: 一.编写map和reduce程序 mapper.c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define BUF_SIZE    2048 #define DELIM       '\n' int main(int arg

1.为了 能够方便记忆, 总结一下. 2.  并行软件平台,不是 一个. (1)这个特别熟悉的 以 hadoop 为平台的 生态系统 (2)还有以 微软的 并行软件平台 生态系统 (3) 还有LexisNexis公司的  基于  C++  开发的  HPCC 下面补充(1) 有介绍 补充说明: (一)HPCC 与 hadoop  1.Hadoop是许多年前由当时的Yahoo员工Doug Cutting在Apache软件基金会创建的项目.Hadoop现已成为网络公司的重要工具.包括Yahoo.Fa