Hadoop踩坑 在hadoop所有组件编程中,遇到在Windows下运行程序出现 java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries. at org.apache.hadoop.util.Shell.getQualifiedBinPath(Shell.java:356) at org.apache.hadoop.util.Shell.getWinUtilsPa

刘勇    Email: lyssym@sina.com 本博客记录作者在工作与研究中所经历的点滴,一方面给自己的工作与生活留下印记,另一方面若是能对大家有所帮助,则幸甚至哉矣! 简介 鉴于最近在研究Hadoop编程时,为考虑编程的方便,在Windows本地编译源程序,然后直接访问Hadoop集群,这样给广大编程人员提供了极大的便利.在这个过程中积累了一些实际经验,并针对在该过程中(初级阶段)可能会遇到的问题,提供一些解决方案,希望对大家有所帮助. 环境介绍 Hadoop 集群:hadoop 2

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/jdh99/article/details/37565825 hadoop编程:分析CSDN注冊邮箱分布情况 本文博客链接:http://blog.csdn.net/jdh99,作者:jdh,转载请注明. 环境: 主机:Ubuntu10.04 hadoop版本号:1.2.1 开发工具:eclipse4.4.0 说明: 要求:原始数据共6428632条.分析不同邮箱的注冊情况,并按使用人数从大到小排序

代码测试环境:Hadoop2.4 应用场景:当需要处理非常多的小数据文件,这种技术的目的,可以被应用到实现高效的数据处理. 原理:申请书CombineFileInputFormat,能够进行切片合并的时候把多个小的数据文件.因为每个切片将有一个Mapper,当一个Mapper处理的数据比較小的时候,其效率较低.而一般使用Hadoop处理数据时.即默认方式,会把一个输入数据文件当做一个分片.这样当输入文件较小时就会出现效率低下的情况. 实例: 參考前篇blog:hadoop编程小技巧(5)---自

Hadoop编程实战——Mapreduce基本功能实现 此篇博客承接上一篇总结的HDFS编程实战,将会详细地对mapreduce的各种数据分析功能进行一个整理,由于实际工作中并不会过多地涉及原理,因此,掌握好mapreduce框架将会有助于了解sql语句在大数据场景下的底层实现原理,从而能够帮助开发人员优化sql语句,提高查询速度,废话不多说,现在正式开始吧! 1. Mapreduce入门——word count实现 一个基本的mapreduce程序一般要写三个类,Mapper类,Reducer

Hadoop代码测试环境:Hadoop2.4 应用:在对数据需要进行一定条件的过滤和简单处理的时候可以使用自定义输入文件格式类. Hadoop内置的输入文件格式类有: 1)FileInputFormat<K,V>这个是基本的父类,我们自定义就直接使用它作为父类: 2)TextInputFormat<LongWritable,Text>这个是默认的数据格式类,我们一般编程,如果没有特别指定的话,一般都使用的是这个:key代表当前行数据距离文件开始的距离,value代码当前行字符串:

现在Java培训机构确实参差不齐,主要有在线培训和线下培训两大类: 1,虚拟和现实的区别:不论视觉,听觉,体验上在线教学都不如线下教学. 2,学费问 题:在线教学由于成本低,不受地域,教学设备限制一般比线下教学要便宜多.线下教学,由于受到地域限制,你还要考虑食宿费,生活费以及平时路费等. 3,讲 师水平:一般线下教学靠品牌宣传,只要名气大了很多人都会慕名而来.从最近央视曝光“山东蓝翔技校”的丑闻中,我们可以看出名气大也是不可靠的.分校这种 加盟模式就不评论了.相对而言,我觉得线上教学更好些:线上

Hadoop代码測试环境:Hadoop2.4 应用:在对数据须要进行一定条件的过滤和简单处理的时候能够使用自己定义输入文件格式类. Hadoop内置的输入文件格式类有: 1)FileInputFormat<K,V>这个是主要的父类,我们自己定义就直接使用它作为父类: 2)TextInputFormat<LongWritable,Text>这个是默认的数据格式类,我们一般编程,假设没有特别指定的话,一般都使用的是这个:key代表当前行数据距离文件開始的距离,value代码当前行字符串

60页的ppt讲述Hadoop的编程思想 下载地址 http://download.csdn.net/detail/popsuper1982/9544904

所需的环境: Hadoop相关jar包裹(下载版本的官方网站上可以): 下载junit包裹(新以及). 下载mockito包裹: 下载mrunit包裹: 下载powermock-mockito包裹: 相关的包,如下面的截图(:http://download.csdn.net/detail/fansy1990/7690977): watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZmFuc3kxOTkw/font/5a6L5L2T/fontsize/400/

HDFS基本API的应用(包含IDEA的基本设置) 在上一篇博客中,本人详细地整理了如何从0搭建一个HA模式下的分布式Hadoop平台,那么,在上一篇的基础上,我们终于可以进行编程实操了,同样,在编程前需要做一些准备工作,好了,那我们就开始吧! 1. 编程准备 在后续的学习中,我们基本都是在用IntelliJ IDEA这款集成开发环境,所以在Windows端,我们首先需要准备以下这三款软件: 1)IntelliJ IDEA软件下载并安装,盗版即可,激活码自己上百度搜,本人使用的版本是Intell

測试hadoop版本号:2.4  Map端聚合的应用场景:当我们仅仅关心全部数据中的部分数据时,而且数据能够放入内存中. 使用的优点:能够大大减小网络数据的传输量,提高效率: 一般编程思路:在Mapper的map函数中读入全部数据,然后加入到一个List(队列)中.然后在cleanup函数中对list进行处理.输出我们关系的少量数据. 实例: 在map函数中使用空格分隔每行数据.然后把每一个单词加入到一个堆栈中,在cleanup函数中输出堆栈中单词次数比較多的单词以及次数. package fz

一.MapReduce简介 MapReduce是一种面向大数据平台的分布式并行计算框架,它允许使用人员在不会分布式并行编程的情况下,将程序运行在分布式系统上.它提供的并行计算框架,能自动完成计算任务的并行处理,自动划分计算数据,在集群节点上自动分配和执行计算任务,自动收集计算结果,使得开发人员只用关心业务的实现逻辑,大大降低开发负担. 二.MapReduce编程 1.MapReduce模型 在编写MapReduce程序时,一般由三部分构成,分别是Map.Reduce和Dirver,其中Map和R

本文介绍通过AWK和MapReduce两种方式统计出每年温度到最高气温直.awk速度虽然快,而且简短,但是数据量巨大到时候,就遇到力瓶颈,及时分布式执行awk脚本,也会出现机器死掉等问题,需要容错机制保障分布式运行,所以就出现力MapReduce计算模型到Hadoop机制. 1 数据集样式 ++023450FM-+000599999V0202701N015919999999N0000001N9-+99999102001ADDGF108991999999999999999999 ++023450F

1. 拷贝数据 将一个超大的数据文件拷贝到hadoop集群中,hdfs将其分割成多个数据块,然后再把每一个数据块放到不同的节点里面. 2. map函数 提交一个map函数,此map函数可以被jobchacker进程分配到多个节点里面去运行,对分在那个节点所在机器里面的数据进行map. 3. shuffe预处理 将map结果进行排序然后列表化,其实shuffe就是对map结果进行reduce之前的预处理从而来减少网络数据量的传输,分担reduce的压力 4. reduce 对map阶段的结果进行汇

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

Hadoop代码测试版:Hadoop2.4 原理:携带MR该程序随机抽样提取前的输入数据,样本分类,然后,MR该过程的中间Partition此值用于当样品排序分组数据.这使得可以实现全球排名的目的. 难度:假设Hadoop全局排序,那么要求Mapper的输入.输出的key不变才干够,由于在源代码InputSampler中提供的随机抽取的数据是输入数据最原始的key,例如以下代码(line:225): for (int i = 0; i < splitsToSample || (i < spli

代码測试环境:Hadoop2.4 应用场景:当须要定制输出数据格式时能够採用此技巧,包含定制输出数据的展现形式.输出路径.输出文件名称称等. Hadoop内置的输出文件格式有: 1)FileOutputFormat<K,V>  经常使用的父类. 2)TextOutputFormat<K,V> 默认输出字符串输出格式. 3)SequenceFileOutputFormat<K,V> 序列化文件输出: 4)MultipleOutputs<K,V> 能够把输出数据

Hadoop代码测试环境:Hadoop2.4 原则:在Hadoop的MapReduce过程.Mapper阅读过程完成后数据.它将数据发送到Partitioner.由Partitioner每个记录应当采取以确定哪些reducer节点,它用于通过缺省HashPartitioner.其核心代码例如以下: /** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */ public int getPartition(K2 key, V2 value, int num

本人hadoop初学,折腾第一个hadoop1.1.2花了好几天,让各位见笑了, WARN NativeCodeLoader:52 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 这是当时报的一个错误,SB的我想也没想就去google了,但是找了一大堆的解决的解决方案根本没用,大神的世界小菜鸟们是不懂的,只能说自己太年轻,我忘了再ecli