按这里的教程: http://www.imooc.com/learn/391 试验时,发现在wordcount的最后一步一直提示如下错误: Exception in thread "main" java.lang.ClassNotFoundException:WordCount at java.net.URLClassLoader$.run(URLClassLoader.java:) at java.net.URLClassLoader$.run(URLClassLoader.java

之前习惯用hadoop streaming环境编写python程序,下面总结编辑java的eclipse环境配置总结,及一个WordCount例子运行. 一 下载eclipse安装包及hadoop插件 1去官网下载linux版本的eclipse安装包(或者在本人为了大家方便下载,上传到了csdn下载,网址: 2下载插件:hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar 二 安装elicpse及hadoop插件 1 把eclipse解压到路径 /user/local/eclipse

这段时间需要学习Hadoop了,以前一直听说Hadoop,但是从来没有研究过,这几天粗略看完了<Hadoop实战>这本书,对Hadoop编程有了大致的了解.接下来就是多看多写了.以Hadoop自带的例子WordCount程序开始,来记录我的Hadoop学习过程. Hadoop自带例子WordCount.java /** * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * you may no

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现. MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1. Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2. hadoop 学习笔

Hadoop程序说明,就是创建一个文本文件,然后统计这个文本文件中单词出现过多少次! (MapReduce 运行在本地   启动JVM ) 第一步    创建需要的文件目录,然后进入该文件中进行编辑 1.1 1.2   使用命令  vi  wc.input 进入编辑  编辑如下内容 第二步   运行WordCount程序,数据来源于HDFS上 2.1   将创建出来的文件上传到HDFS文件系统上 bin/hdfs dfs -put wordcount/wc.input /user/zuoyan/

#进入hadoop安装目录 cd /usr/local/hadoop #创建示例文件:input #在里面输入以下内容: #Hello world, Bye world! vim input #在hdfs上创建文件路径 bin/hadoop fs -mkdir  /user/root/test/wordcount #将输入文件拷贝到hdfs bin/hadoop fs -put input /user/root/test/wordcount #执行程序 bin/hadoop jar hadoop

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现,MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1.Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2.hadoop 学习笔记:m

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

目的: 初步感受一下hadoop mapreduce 环境: hadoop 2.6.4 1 准备输入文件 paper.txt 内容一般为英文文章,随便弄点什么进去 hadoop@ssmaster:~$ hadoop fs -mkdir /input hadoop@ssmaster:~$ ls Desktop Documents Downloads examples.desktop hadoop-.tar.gz Music paper.txt Pictures Public Templates V

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

目的: 学习Hadoop mapreduce 开发环境eclipse windows下的搭建 环境: Winows 7 64 eclipse 直接连接hadoop运行的环境已经搭建好,结果输出到eclipse Hadoop2.6.4环境 相关: [0004] Hadoop 版hello word mapreduce wordcount 运行 [0011] windows 下 eclipse 开发 hdfs程序样例 (三) [0008] Windows 7 下 hadoop 2.6.4 eclip

有关hadoop及java安装配置请见:https://www.cnblogs.com/lxc1910/p/11734477.html 1.新建Java project: 选择合适的jdk,如图所示: 将工程命名为WordCount. 2.添加WordCount类文件: 在src中添加新的Java类文件,类名为WordCount,代码如下: import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apach

Hadoop研发在java环境的拓展 一 背景 由于一直使用hadoop streaming形式编写mapreduce程序,所以目前的hadoop程序局限于python语言.下面为了拓展java语言研发,本次实验使用window系统,maven打包,centos系统mapr环境运行. 二 步骤 1 查看hadoop版本,命令 Hadoop version,获得版本号hadoop2.7.0 2 编写pow文件,注意hadoop2.7依赖, <dependency> <groupId>

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

简单实现hadoop程序,包括:hadoop2.x的实现写法 import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapred

WordCount案例 需求1:统计一堆文件中单词出现的个数(WordCount案例) 0)需求:在一堆给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数 1)数据准备:Hello.txt hello world dog fish hadoop spark hello world dog fish hadoop spark hello world dog fish hadoop spark 2)分析 按照mapreduce编程规范,分别编写Mapper,Reducer,Driver. 3)编写程序

一.简单说明 本例中我们用Python写一个简单的运行在Hadoop上的MapReduce程序,即WordCount(读取文本文件并统计单词的词频).这里我们将要输入的单词文本input.txt和Python脚本放到/home/data/python/WordCount目录下. cd /home/data/python/WordCount vi input.txt 输入: There is no denying that hello python hello mapreduce mapreduc

文/朱季谦 我最近使用四台Centos虚拟机搭建了一套分布式hadoop环境,简单模拟了线上上的hadoop真实分布式集群,主要用于业余学习大数据相关体系. 其中,一台服务器作为NameNode,一台作为Secondary NameNode,剩下两台当做DataNodes节点服务器,类似下面这样一个架构-- NameNode Secondary NameNode DataNodes master1(192.168.200.111) √ master2(192.168.200.112) √ sla

这是搭建hadoop环境后的第一个MapReduce程序: 基于hadoop streaming的python的脚本: 1 map.py文件,把文本的内容划分成单词: #!/usr/bin/pythonimport sys for line in sys.stdin:    line = line.strip()    words = line.split()    for word in words:        print('%s\t%s' % (word, 1)) 2 reduce文件,

1.启动hadoop 打开所有命令:start-all.sh 2.Hdfs上创建文件夹 创建名为PGOne到user/hadoop 3.上传文件至hdfs 创建和修改508.txt文件,里面尽量多写一下,可写一些重复的内容,以便后面的查重. 4.启动Hive 打开hiv,不解释 5.创建原始文档表 这里要注意一下,前面创建完之后,一定要先查看是否已经存入到相应的文件夹,同时,txt里面是否有数据,否则就会报错. 6.导入文件内容到表docs并查看 7.用HQL进行词频统计,结果放在表word_c