在使用Hadoop的过程中,遇到了自带python版本比较老的问题. 下面以python3.7为例,演示如何在hadoop上使用自定义的python版本以及第三方库. 1.在https://www.python.org下载Python-3.7.2.gz包 2.在linux环境下: tar -xvf Pthon-3.7.2 #解压文件 cd Python-3.7.2 ./configure -- prefix=~/python37 #这里是你刚刚解压的路径 make -j make install

原始Liunx 的python版本不带numpy ,安装了anaconda 之后,使用hadoop streaming 时无法调用anaconda python  , 后来发现是参数没设置好... 进入正题: 环境: 4台服务器:master slave1  slave2  slave3. 全部安装anaconda2与anaconda3, 主环境py2 .anaconda2与anaconda3共存见:Ubuntu16.04 Liunx下同时安装Anaconda2与Anaconda3 安装目录:/

以前总是用java写一些MapReduce程序现举一个例子使用Python通过Hadoop Streaming来实现Mapreduce. 任务描述: HDFS上有两个目录/a和/b,里面数据均有3列,第一列都是id,第二列是各自的业务类型(这里假设/a对应a,/b对应b),第三列是一个json串.各举一例: /a的一行:1234567 a {"name":"jiufeng","age":"27","sex"

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

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

概况 Hadoop Streaming 是一个工具, 代替编写Java的实现类,而利用可执行程序来完成map-reduce过程.一个最简单的程序 $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar -input myInputDirs -output myOutputDir -mapper /bin/cat -reducer /bin/wc 各个shell变量,请自行配置 一般MAPPER_FILE和REDUCER_FILE

Ubuntu用的是Ubuntu15.10Beta2版本,正式的版本好像要到这个月的22号才发布.参考的资料主要是http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/和<Hadoop基础教程>这本书.我的用户名是wuyouwulv,所以在接下来的代码中如果出现wuyouwulv的地方只要更改一下用户名就可以了.搭建hadoop伪分布式环境并不需要为此创建一个新的group和user,所以我这里用的一直都是wuyouwulv这个用户.我所需的文件都放在我

大数据团队搞数据质量评测.自动化质检和监控平台是用django,MR也是通过python实现的.(后来发现有orc压缩问题,python不知道怎么解决,正在改成java版本) 这里展示一个python编写MR的例子吧. 抄一句话:Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具,它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer. 1.首先,先介绍一下背景,我们的数据是存放在hive里的.hive建表语句如下: 我们将会解析元数据,和HDFS上的数据进行me

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

一: Hadoop Streaming详解 1.Streaming的作用 Hadoop Streaming框架,最大的好处是,让任何语言编写的map, reduce程序能够在hadoop集群上运行:map/reduce程序只要遵循从标准输入stdin读,写出到标准输出stdout即可 其次,容易进行单机调试,通过管道前后相接的方式就可以模拟streaming, 在本地完成map/reduce程序的调试 # cat inputfile | mapper | sort | reducer > out

原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/streaming.html Hadoop Streaming Streaming工作原理 将文件打包到提交的作业中 Streaming选项与用法 只使用Mapper的作业 为作业指定其他插件 Hadoop Streaming中的大文件和档案 为作业指定附加配置参数 其他选项 其他例子 使用自定义的方法切分行来形成Key/Value对 一个实用的Partitioner类 (二次排序,-partitioner

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

  Streaming简介 link:http://www.cnblogs.com/luchen927/archive/2012/01/16/2323448.html Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在Hadoop MapReduce中使用,方便已有程序向Hadoop平台移植.因此可以说对于hadoop的扩展性意义重大,今天简单说一下. Streaming的原理是用Java实现一个包装用户程序的MapReduce程序,该程序负责调用MapReduce Java接口获取key/va

1.Hadoop Streaming,您可以在任务获得hadoop设置环境变量, 例如,使用awk书面map从而能获得:filename = ENVIRON["mapreduce_map_input_file"] 2.是在不同的Hadoop集群提交作业的时候却遇到了版本号的问题, 在0.21.0中.使用mapreduce_map_input_file能够取到作业输入文件名称 在1.0.3中,必须使用map_input_file才干够取到作业输入文件名称 3.查询网络资源,说是hadoo

Hadoop Streaming框架学习(二) 1.常用Streaming命令介绍 使用下面的命令运行Streaming MapReduce程序: 1: $HADOOP_HOME/bin/hadoop/hadoop streaming args 其中args是streaming参数,下面是参数列表: -input <path> 输入数据路径 -output <path> 输出数据路径 -mapper <cmd|JavaClassName> mapper可执行程序或Jav

Hadoop Streaming框架学习(一) Hadoop Streaming框架学习(一) 2013-08-19 12:32 by ATP_, 473 阅读, 3 评论, 收藏, 编辑 1.Hadoop&Streaming简介 1.1 Hadoop简介 Hadoop MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架,这个框架解决了诸如数据分布式存储,作业调度,容错,机器间通信等复杂问题,可以让没有分布式处理经验的工程师非常简单的写出并行分布式程序. MapReduce采用“分而治之”

Hadoop Streaming Hadoopstreaming is a utility that comes with the Hadoop distribution. The utilityallows you to create and run Map/Reduce jobs with any executable or script asthe mapper and/or the reducer. For example: $HADOOP_HOME/bin/hadoop  jar $H

1.本次Hadoop源码阅读环境使用的阅读工具是idea,Hadoop版本是2.7.3.需要安装的工具包括idea.jdk.maven.protobuf等 2.jdk,使用的版本是1.8版,在jdk官网下载jdk-8u111-macosx-x64.dmg,点击安装,一路next. 3.idea安装,略 4.maven,使用的版本是3.3.9,下载apache-maven-3.3.9-bin.tar,解压: tar -zxvf  apache-maven-3.3.9-bin.tar 进入 Mave

将arvo格式数据发送到kafka的topic 第一步:定制avro schema: { "type": "record", "name": "userlog", "fields": [ {"name": "ip","type": "string"}, {"name": "identity"

如何搭建配置centos虚拟机请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(一)VMW安装四台CentOS,并实现本机与它们能交互,虚拟机内部实现可以上网.> 如何安装hadoop2.9.0请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(二)安装hadoop2.9.0> 如何配置zookeeper3.4.12 请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(八)安装zook