首先要说明的是运行Hadoop需要jdk1.6或以上版本,如果你还没有搭建好Hadoop集群,请参考我的另一篇文章: Linux环境搭建Hadoop伪分布模式 马上进入正题. 1.启动Hadoop集群,使用jps查看所有结点是否启动成功: 2.进入hadoop的bin目录,查看hadoop中的例程 运行./hadoop jar /opt/hadoop/hadoop-examples-*-.jar,红框中的jar包根据你的hadoop版本而定: 3.试图运行wordcount,./hadoop j

一.MapReduce介绍 (最好以下面的两个示例来理解原理) 1. MapReduce的基本思想 Map-reduce的思想就是“分而治之” Map Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”执行 “ 简单的任务”有几个含义: 1 数据或计算规模相对于原任务要大大缩小: 2 就近计算,即会被分配到存放了所需数据的节点进行计算: 3 这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系 一个HDFS block (input split)执行一个Map task. Map tas

Hadoop 系列(三)Java API <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>2.9.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</grou

目的: 不用任何IDE,直接在linux 下输入代码.调试执行 环境: Linux  Ubuntu Hadoop 2.6.4 相关: [b0012] Hadoop 版hello word mapreduce wordcount 运行(二) 最佳: 简单方式: 在当前目录创建类文件,添加后面的内容,但是不包括第一行package 编译: javac WordCount.java 打包 jar -cvf WordCount.jar ./WordCount*.class 执行 hadoop jar W

这是个好问题,可以当作一个笔试题.先从字符编码讲起. 1.美国人首先对其英文字符进行了编码,也就是最早的ascii码,用一个字节的低7位来表示英文的128个字符,高1位统一为0: 2.后来欧洲人发现尼玛你这128位哪够用,比如我高贵的法国人字母上面的还有注音符,这个怎么区分,得,把高1位编进来吧,这样欧洲普遍使用一个全字节进行编码,最多可表示256位.欧美人就是喜欢直来直去,字符少,编码用得位数少: 3.但是即使位数少,不同国家地区用不同的字符编码,虽然0--127表示的符号是一样的,但是128

一.分布式集群安装1. Hadoop模式本地模式.伪分布模式.集群模式datanode 使用的机器上的磁盘,存储空间nodemanager使用的机器上的内存和CPU(计算和分析数据) 2. 搭建环境准备工作(1)克隆虚拟机,达到3台机器,分布式的架构即可重新搭建一个hadoop环境(2)克隆完成后,需要修改ip.主机名.映射.网络eth1->eth0(3)服务组件的规划senior01: 4G内存,1核CPU,50G,namenode,datanode, nodemanager, history

一.MapReduce编程模型1. 中心思想: 分而治之2. map(映射)3. 分布式计算模型,处理海量数据4. 一个简单的MR程序需要制定map().reduce().input.output5. 处理的数据放在input中.处理的结果放在output中6. MR程序>八股文7. MR在处理数据的时候,是由一个流向,数据在处理过程中的流向格式:以<key,value>进行流向8. input -> map() -> reduce() -> output<key

上一章我们编写了简单的 MapReduce 程序,掌握这些就能编写大多数数据处理的代码.但是 MapReduce 框架提供给用户的能力并不止如此,本章我们仍然以上一章 word count 为例,继续完善我们的数据处理代码.本章主要关注的重点包括三个部分: 1. 完整的 map / reduce 任务,完整的 map 任务除了 map 方法里的逻辑外,还包括任务运行前的准备工作以及任务结束后的清理工作,reduce 任务也一样 2. Counter 的作用,有时候为了统计程序运行中任务的状态,比

lengthb(string)计算string所占的字节长度:返回字符串的长度,单位是字节 length(string)计算string所占的字符长度:返回字符串的长度,单位是字符 eg: //去掉该字段后面15位字符串 select t.depre_name, substr(t.depre_name, 0, (length(t.depre_name) - 16)) from table t where t.del_flag = '0' [备注]一个汉字在Oracle数据库里占多少字节跟数据库的

计算文件中出现每个单词的频数 输入结果按照字母顺序进行排序 编写WordCount.java 包含Mapper类和Reducer类 编译WordCount.java javac -classpath 打包jar -cvf WordCount.jar classes/* 提交作业 hadoop jar WordCount.jar WordCount input output

因为看到百度里面这个人回答比较生动,印象比较深刻,所以转过来做个笔记 原文链接 https://zhidao.baidu.com/question/1047887004693001899.html 知乎也有更清晰解答 https://www.zhihu.com/question/23374078 1.美国人首先对其英文字符进行了编码,也就是最早的ascii码,用一个字节的低7位来表示英文的128个字符,高1位统一为0: 2.后来欧洲人发现尼玛你这128位哪够用,比如我高贵的法国人字母上面的还有注

一.MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架,用于编写批处理应用程序.编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集. MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由 map 以并行的方式处理,框架对 map 的输出进行排序,然后输入到 reduce 中.MapReduce 框架专门用于 <key,value> 键值对处理,它将作业的输入视为一组 <key,value> 对,并生成一组 <key

Mapper // map的数量与数的分片有关系 public class WCMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{ protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); Strin

前期工作 我的Eclipse是安装在Windows下的,通过Eclipse执行程序连接Hadoop, 需要让虚拟机的访问地址和本机的访问地址保持在同一域内,虚拟机的地址更改前面的文章介绍过了,如果想改windows本机ip地址,打开“网络和共享中 心“,点击左侧菜单”更改适配器设置“,选择相应连接网络进行IpV4属性地址修改即可.我虚拟机地址为192.168.3.137 准备工作 地址配置好之后,在Eclipse上要安装Hadoop的插件(你可以参考源码自行修改). 打开Eclipse安装路径-

通过 搭建Hadoop集群 (二), 我们已经可以顺利运行自带的wordcount程序. 下面学习如何创建自己的Java应用, 放到Hadoop集群上运行, 并且可以通过debug来调试. 有多少种Debug方式 Hadoop在Eclipse上的Debug方式 一般来说, Debug最多的应用场景是调试MR中的代码逻辑, 还有部分是调试main方法中的某些代码逻辑. 无论是Standalone, Pesudo-Distributed, 还是Fully-Distributed Mode, 都可以d

一.设置HDFS不进行权限检查 默认的HDFS上的文件类似于Linux中的文件,是有权限的.例如test用户创建的文件,root用户如果没有写权限,则不能进行删除. 有2种办法进行修改,修改文件的权限.或者设置不进行HDFS的权限检查,在hdfs-site.xml中添加: <property> <name>dfs.permissions</name> <value>false</value> </property> 二.启动HDFS和

认识hive  Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务运行  Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapRe

搭建完成Hadoop后,第一个demon,wordcount.此处参考:http://blog.csdn.net/wangjia55/article/details/53160679 wordcount是hadoop的入门经典. 1.在某个目录下新建若干文件,我在各个文件里都添加了一些英文文章段落: 2．在hadoop-2.7.3目录下创建一个wordcountTest目录: bin/hdfs dfs -mkdir /wordcountTest 查看刚才建立的目录: bin/hdfs dfs -

这篇文章里我们将用配置 YARN,在 YARN 上运行 MapReduce. 1.修改 yarn-env.sh 环境变量里的 JAVA_HOME 路径 [bamboo@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-env.sh export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67   2.修改 etc/hadoop/yarn-site.xml,添加如下的两个属性   <configuration> <pro

1.规划好哪些服务运行在那个服务器上 需要配置的配置文件 2. 修改配置文件,设置服务运行机器节点 首先在   hadoop-senior  的这台主机上 进行   解压 hadoop2.5   按照伪分布式的配置文件来进行配置 使用命令  :tar -zxvf hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/app/    (解压 hadoop 2.5) 然后进入   cd  /opt/app/hadoop-2.5.0/etc 将里面一开始的配置文件重命令   mv  hadoop 

一.把所有Hadoop的依赖jar包导入buildpath,不用一个一个调,都导一遍就可以,因为是一个工程,所以覆盖是没有问题的 二.写wordcount程序 1.工程目录结构如下: 2.写mapper程序: package mapreduce; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hado