MapReduce任务有三种运行方式: 1.windows(linux)本地调试运行,需要本地hadoop环境支持 2.本地编译成jar包,手动发送到hadoop集群上用hadoop jar或者yarn jar方式运行. 3.本地编译环境在IDE里直接提交到集群上运行,实际上这种方式就是第二种方式的变种. 本例说的就是第三种方式 1)核心的部分就是Confirguration的配置 2)本地需要编译成jar包 3)运行参数在本地配置,包括输入输出参数4)出现windows下的环境配置问题,参照h

一. 对hadoop eclipse plugin认识不足 http://zy19982004.iteye.com/blog/2024467曾经说到我最hadoop eclipse plugin作用的认识.但事实上我犯了一个错误,Win7 Eclipse里的MyWordCount程序一直在本地运行,没有提交到集群环境上运行(查看192.168.1.200:50030)没有这个Job.运行方式分为两种,右键Run As Java Application Run on Hadoop 如果说Run A

还是那句话,看别人写的的总是觉得心累,代码一贴,一打包,扔到Hadoop上跑一遍就完事了????写个测试样例程序(MapReduce中的Hello World)还要这么麻烦!!!?,还本地打Jar包,传到Linux上,最后再用jar命令运行jar包敲一遍in和out参数,我去,我是受不了了,我很捉急,. 我就想知道MapReduce的工作原理,而知道原理后,我就想在本地用Java程序跑一遍整个MapReduce的计算过程,这个很难吗? 搜遍全网,没发现几个是自己想要的(也有可能漏掉了),都是可以

在本地调试,提交到集群上运行. 在本地程序中的Configuration中添加如下配置: Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.136.128:9000"); System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","hadoop"); conf.set("mapredu

编写Spark的WordCount程序并提交到集群运行[含scala和java两个版本] 1. 开发环境 Jdk 1.7.0_72 Maven 3.2.1 Scala 2.10.6 Spark 1.6.2 Hadoop 2.6.4 IntelliJ IDEA 2016.1.1 2. 创建项目1) 新建Maven项目 2) 在pom文件中导入依赖pom.xml文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &l

使用的ide是eclipse package com.luogankun.spark.base import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * 统计字符出现次数 */ object WordCount { def main(args: Array[String]) { if (args.length < 1) {

一,复制和删除hdfs中的文件 import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} /** * Created by Administrator on 2017/7/14. */ object test { def main(args: Array[String]): Unit

发生情况:      由于在学习hadoop,所以想快速搭建一个集群出来.所以直接在windows操作系统上用VMware安装了CentOS操作系统,配置好hadoop开发环境后,采用克隆功能,直接克隆出两个另外的虚拟机.      可是当我用ifconfig命令修改修改虚拟机ip地址的时候,告诉我eth0找不到.直接修改配置文件/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0,重启系统后,也没用.      用ifconfig查看才发现,没有eth0,只有et

yarn -jar xx.jar 此时包会提交到集群上运行 也可以把jar包放到hbase 的lib下面用hbase jar 方式调用

实验目的 了解zookeeper的概念和原理 学会安装zookeeper集群并验证 掌握zookeeper命令使用 实验原理 1.Zookeeper介绍 ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,它包含一个简单的原语集,分布式应用程序可以基于它实现同步服务,配置维护和命名服务等.Zookeeper是hadoop的一个子项目. Zookeeper的核心是原子广播,这个机制保证了各个Server之间的同步.实现这个机制的协议叫做Zab协议.Zab协议有两种模式,它们分别是恢

摘要:MapReduce Service 集群使用NTP进行时钟同步.本文简要介绍了MapReduce Service集群NTP机制及NTP的配置方式. 本文分享自华为云社区<MapReduce Service更换集群外部时钟源>,作者:tangyuxiaobao29. MapReduce Service 集群NTP机制 1.FusionInsight的主OMS节点向NTP外部时钟源同步 2.所有业务节点向OMS主节点同步 基于上述原理可以看出,实际上整个集群都是最终向NTP时钟源同步的,这样

问题详细: 搭建类hadoop的集群集群环境,查看hadoop dfsadmin -report 也有datanode节点.在master:50070上也有. 然而在eclipse环境上运行mapreduce的程序时,却发现每次都是直接在本地上跑,并没有在集群上运行程序! 解决办法: =>mapred-site.xml里面mapreduce.jobtracker.address 这个属性没有配置, 那么程序就会在导入的hadoop-mapreduce-client-core-2.5.2.jar包

前言 前面只是大概介绍了一下Hadoop,现在就开始搭建集群了.我们下尝试一下搭建一个最简单的集群.之后为什么要这样搭建会慢慢的分享,先要看一下效果吧! 一.Hadoop的三种运行模式(启动模式) 1.1.单机模式(独立模式)(Local或Standalone  Mode) -默认情况下,Hadoop即处于该模式,用于开发和调式. -不对配置文件进行修改. -使用本地文件系统,而不是分布式文件系统. -Hadoop不会启动NameNode.DataNode.JobTracker.TaskTrac

一.hadoop yarn 简介 Apache YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是hadoop 2.0 引入的集群资源管理系统.用户可以将各种服务框架部署在YARN上,由YARN进行统一地管理和资源分配. 二.YARN架构 1. ResourceManager ResourceManager通常在独立的机器上以后台进程的形式运行,它是整个集群资源的主要协调者和管理者.ResourceManager负责给用户提交的所有应用程序分配资源,它根据应用程序优

一.配置虚拟机软件 下载地址:https://www.virtualbox.org/wiki/downloads 1.虚拟机软件设定 1)进入全集设定 2)常规设定 2.Linux安装配置 1)名称类型 名称最后具有说明意义.版本根据个人情况. 2)内存 在下物理机系统Win7x64,处理器i53210,内存8G. 3)磁盘选择 4)磁盘文件 virtualbox格式vdi,VMWare格式vmdk,微软格式vhd(virtualbox不支持),Parallels格式hdd(virtualbox

简介与环境准备 hadoop的核心是分布式文件系统HDFS以及批处理计算MapReduce.近年,随着大数据.云计算.物联网的兴起,也极大的吸引了我的兴趣,看了网上很多文章,感觉还是云里雾里,很多不必要的配置都在入门教程出现.通过思考总结与相关教程,我想通过简单的方式传递给同样想入门hadoop的同学.其实,如果你有很好的Java基础,当你入门以后,你会感觉到hadoop其实也是很简单的,大数据无非就是数据量大,需要很多机器共同来完成存储工作,云计算无非就是多台机器一起运算. 操作建议:理论先了

JDK安装 设置hostname [root@bigdata111 ~]# vi /etc/hostname 设置机器hosts [root@bigdata111 ~]# vi /etc/hosts 192.168.1.111 bigdata111 192.168.1.112 bigdata112 192.168.1.113 bigdata113 创建jdk目录 [root@bigdata111 /]# cd /opt [root@bigdata111 opt]# ll 总用量 0 drwxr-

上篇文章Zookeeper_阅读源码第一步_在 IDE 里启动 zkServer(单机版)讲了在 idea 里以单机的方式启动zookeeper,这篇介绍一下以集群的方式启动. 集群方式启动,才会真正的用到 Zookeeper 的快速选举算法,单机版不涉及选举.这里我准备启动三个zkServer实例. 修改配置文件 首先要准备三个配置文件,具体配置及配置项解释如下: # 发送心跳的间隔时间,单位:毫秒 tickTime=2000 # 这个配置项是用来配置 Zookeeper 接受客户端(这里所说

由于机器学习算法在处理大数据处理的时候在所难免的会效率降低,公司需要搭建hadoop集群,最后采用了商业版的Hadoop2(MapR). 官网: http://doc.mapr.com/display/MapR/Installing+MapR+Software 一 前期有一些集群的准备工作: 请参考本人前几篇集群搭建的总结文档 及 官方文档 http://doc.mapr.com/display/MapR/Preparing+Each+Node 二 搭建MapR 1 创建本地仓库 1)root用

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．环境说明 虚拟机:vmware 11 操作系统:Ubuntu 16.04 Hadoop版本:2.7.2 Zookeeper版本:3.4.9 二．节点部署说明 三．Hosts增加配置 sudo gedit /etc/hosts wxzz-pc.wxzz-pc0.wxzz-pc1.wxzz-pc2均配置如下: 127.0.0.1 localhost 192.168.72.132 wxzz-pc 192.168.72.138 wxzz-pc0 192.168.72.135 wxzz-pc1 192