1.1  计数器 计数器的作用是用来统计数量的,用于记录特定事件的次数,分为内置计数器.自定义java枚举计数器.自定义Stream计数器三大类.用于质量分析,或应用级统计.分析计数器的值比分析一堆日志更高效. 计数器名称 计数器介绍 内置计数器 Hadoop自带的计数器,有特定的计数器名称.例如统计输入.输出的记录数量,输入输出的字节数. 自定义java枚举计数器 用户自定义的枚举型计数器,用于统计用户的特殊要求的计数器,例如统计记录中无效记录的数量. 自定义Streaming计数器 通过向标

1.在hadoop所在目录“usr/local”下创建一个文件夹input root@ubuntu:/usr/local# mkdir input 2.在文件夹input中创建两个文本文件file1.txt和file2.txt,file1.txt中内容是“hello word”,file2.txt中内容是“hello hadoop”.“hello mapreduce”(分两行). root@ubuntu:/usr/local# cd inputroot@ubuntu:/usr/local/inp

Hadoop 中,并没有使用Java自带的基本类型类(Integer.Float等),而是使用自己开发的类.Hadoop 自带有很多序列化类型,大致分为以下两种: 实现了WritableComparable接口的类 基础:BooleanWritable | ByteWritable 数字:IntWritable | VIntWritable | FloatWritable | LongWritable | VLongWritable | DoubleWritable 高级:NullWritabl

hadoop 自带的WordCount实例可以统计一批文本文件中各单词出现的次数.下面介绍如何执行WordCount实例. 1.启动hadoop [root@hadoop ~]# start-all.sh #启动hadoop 2.在本地新建目录及2个文件 [root@hadoop ~]# mkdir input [root@hadoop ~]# cd input/ [root@hadoop input]# echo "hello world">test1.txt #新建2个测试文

http://www.talkwithtrend.com/Question/177983-1247453 一些测试的描述如下内容最为详细,供你参考: 测试对于验证系统的正确性.分析系统的性能来说非常重要,但往往容易被我们所忽视.为了能对系统有更全面的了解.能找到系统的瓶颈所在.能对系统性能做更好的改进,打算先从测试入手,学习Hadoop几种主要的测试手段.本文将分成两部分:第一部分记录如何使用Hadoop自带的测试工具进行测试:第二部分记录Intel开放的Hadoop Benchmark Sui

上次虽然把环境搭好了,但是实际运行起来一堆错误,下面简述一下踩的坑. 1.hadoop fs -put上传文件失败,WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Problem connecting to server: master:8020 解决方案:https://www.cnblogs.com/BoqianLiu/p/10183535.html 2.NodeManager运行一段时间后自行消失 解决方案:同上,第1个问题解决了

Hadoop入坑记 按照官方给的伪分布式配置 etc/hadoop/core-site.xml: <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> </configuration> 进行配置会出问题 正确的配置如下: 还有一个地方需要修改的就是/etc/hos

1. MapReduce使用 MapReduce是Hadoop中的分布式运算编程框架,只要按照其编程规范,只需要编写少量的业务逻辑代码即可实现 一个强大的海量数据并发处理程序 2. 运行Hadoop自带的MapReduce程序(word count单词统计功能) 1.在HDFS中创建层级目录,并且上传文件到指定目录:hadoop fs -mkdir -p /wordcount/input 2.上传文件到HDFS指定目录:hadoop fs -put a.txt  b.txt  /wordcoun

hadoop环境自己之前也接触过,搭建的是一个伪分布的环境,主从节点都在我自己的机子上,即127.0.0.1,当初记得步骤很多很麻烦的样子(可能自己用ubuntu还不够熟练),包括myeclipse.hadoop等的下载与安装,以及最后的运行hadoop包自带的wordcount例子,当时只是在终端下运行的,没有把代码放在myeclipse中,也折腾半天,记得出现一个问题就是map过程能够达到100%,但是reduce却一直卡在0%,后来将自己的主机名hostname放到了hosts文件中,完美

1.启动hadoop守护进程 bin/start-all.sh 2.在hadoop的bin目录下建立一个input文件夹 JIAS-MacBook-Pro:hadoop- jia$ mkdir input 3.进入input目录之后,在input目录下新建两个文本文件,并想其写入内容 JIAS-MacBook-Pro:hadoop- jia$ cd input JIAS-MacBook-Pro:input jia$ echo "hello excuse me fine thank you&quo

在进行讲解之前,先带大家学习下hadoop关于hdfs自己的安全如何实现的--------------------------- 名词: ACL-访问控制列表(Access Control List,ACL) ARBAC-基于角色的权限访问控制(Role-Based Access Control) 所有安全体系的了解,大数据平台安全体系的四个层次说起:外围安全.数据安全.访问安全以及访问行为监控,如下图所示: 外围安全技术多指传统意义上提到的网络安全技术,如防火墙,登陆认证等: 数据安全从狭义上

这里分析MapReduce原理并没用WordCount,目前没用过hadoop也没接触过大数据,感觉,只是感觉,在项目中,如果真的用到了MapReduce那待排序的肯定会更加实用. 先贴上源码 package examples; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Da

运行hadoop2 自带的圆周率计算方法时,报错,找了半天,原来是在配置hadoop临时目录时,没有给权限,找到配置的hadoop临时目录文件夹,修改权限即可 Application application_1548242073562_0005 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1548242073562_0005_000002 exited with exitCode: 1 Failing this attempt.Diagno

在hadoop2.9.0版本中,对namenode.yarn做了ha,随后在某一台namenode节点上运行自带的wordcount程序出现偶发性的错误(有时成功,有时失败),错误信息如下: // :: INFO client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider: Failing over to rm2 // :: INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : // :: INFO mapre

启动eclipse:打开windows->open perspective->other->map/reduce 可以看到map/reduce开发视图.设置Hadoop location. 打开windows->show view->other-> map/reduce Locations视图,在点击大象后[new Hadoop location]弹出的对话框(General tab)进行参数的添加: Location name: 任意 map/reduce maste

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar wordcount /WordCount/WordCount /WCOutput 输出文件不能实现存在,比如说/WordCount这样是不行的 虽然他是第一级文件夹 但是已存在了,不可用 原来提示我,日志冲突,我美观,我以为是不是hadoop native造成的,后来吧多余的mahout的jar删了,里面也有slf4j,然后竟然运行成功了额,虽然也不

hadoop系统中,包含了很多测试工具包,如测试mapreduce系统读写文件系统,有testDFSIO工具 首先安装好hadoop,配置好环境变量 进入share目录下的mapreduce目录下面,使用测试的jar包 testDFSIO的参数如下: read 读测试.执行该测试之前,需要先做write测试 write 写测试 nfFiles 文件个数,默认为1 fileSize 文件大小,默认为1MB resFile 结果文件名,默认为” TestDFSIO_results.log” buff

1.准备文件 [root@master ~]# cat input.txt hello java hello python hello c hello java hello js hello html hello java [root@master ~]# hadoop fs -mkdir /input [root@master ~]# hadoop fs -put input.txt /input [root@master ~]# hadoop fs -ls /input Found 1 it

/** * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one * or more contributor license agreements. See the NOTICE file * distributed with this work for additional information * regarding copyright ownership. The ASF licenses this file * to yo

引入的三方包 <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version></version> </dependency> 引入的common包依赖了好多jar,建议用maven工程引入(不要copy到lib在add build path). 1.创建自己的协议版本 impor

1.启动所有的线程服务 start-all.sh 记得要查看线程是否启动 jps 2.在根目录创建 wordcount.txt 文件 放置一些数据 3.创建  hdfs dfs -mkdir /文件夹名称 创建成功 4.将wordcount.txt文件放置 hadfs01下 放置成功 5.到如下图所示的路径 5.1 5.2 执行该命令 hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar wordcount /hdfs01/wordcount.txt /w