起因是我运行wordcount测试一直卡主,不能执行,一直处于 Accept 状态,等待被执行,刚开始是各种配置yarn参数,以及host配置,后来发现还是不行 hadoop 集群安装完成后,在50070的 HDFS 管理后台能看到,livenode 为2, 但是在 YARN 的资源管理后台,http://hadoop-master:8088/cluster/nodes 下面看不到节点, 原因分析:原来我写的是 <value>0.0.0.0:8088</value>,因为是一个we

问题描述:在现场或测试环境偶尔会出现用户提交的程序一直处于Accept状态无法调度运行的现象 问题分析:出现这种问题的原因一般有以下两种: 1.用户程序提交的队列当前是否已达到最大可运行程序数,当达到队列maxRunningApps后,提交的程序会处于等待状态,等有程序运行完才会被调度执行 解决方案1:等待正在运行的程序运行完或者将队列的maxRunningApps调大 2.如果用户队列没有达到maxRunningApps,则需要看YARN给用户分配的资源是否足以运行程序,在8088的Sched

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-

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 -

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

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

在wordcount 程序的main函数中,没有读取运行环境中的各种参数的值,全靠hadoop系统的默认参数跑起来,这样做是有风险的,最突出的就是OOM错误. 自己在刚刚学习hadoop编程时,就是模仿wordcount程序编写.在数据量很小,作为demo程序跑,不会有什么问题,但当数据量激增,变成以亿计算时,各种问题都会出现. 所以一定要在main函数中,增加下面的代码,让程序去读取环境配置文件,得到你希望要的参数. Configuration.addDefaultResource("hdfs

文章来源:http://www.itnose.net/detail/6197823.html import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritabl

[学习笔记] 下载hadoop-2.7.4-src.tar.gz,拷贝hadoop-2.7.4-src.tar.gz中hadoop-mapreduce-project\hadoop-mapreduce-examples\src\main\java\org\apache\hadoop\examples下的WordCount.java文件中的内容到新创建的WordCount空类中.此处附上: package com;import java.io.IOException;import java.uti

上一篇博文如何在Eclipse下搭建Hadoop开发环境,今天给大家介绍一下如何分别分别在Eclipse和Hadoop集群上运行我们的MapReduce程序! 1. 在Eclipse环境下运行MapReduce程序(WordCount程序) 首先看一下我的项目结构和WordCount程序: 其中word.txt将作为我们测试的输入文件,内容如下: 程序代码如下所示: package com.hadoop.WordCount; import java.io.IOException; import

1.JDK安装 下载网址: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk-6u29-download-513648.html 如果本地有安装包,则用SecureCRT连接Linux机器,然后用rz指令进行上传文件: 下载后获得jdk-6u29-linux-i586-rpm.bin文件,使用sh jdk-6u29-linux-i586-rpm.bin进行安装, 等待安装完成即可:java默认会安装在/usr/java下: 在

可以通过一个简单的例子来说明MapReduce到底是什么: 我们要统计一个大文件中的各个单词出现的次数.由于文件太大.我们把这个文件切分成如果小文件,然后安排多个人去统计.这个过程就是”Map”.然后把每个人统计的数字合并起来,这个就是“Reduce". 上面的例子如果在MapReduce去做呢,就需要创建一个任务job,由job把文件切分成若干独立的数据块,并分布在不同的机器节点中.然后通过分散在不同节点中的Map任务以完全并行的方式进行处理.MapReduce会对Map的输出地行收集,再将结

1:下载hadoop.http://mirror.esocc.com/apache/hadoop/common/hadoop-1.2.1/hadoop-1.2.1.tar.gz 2:解压. tar -zxvf 3:修改hadoop-env.sh中的JAVA_HOME配置 4:用hadoop编译wordcount A:代码位置/soft/hadoop/src/examples/org/apache/hadoop/examples mkdir wordcount_classes javac -cla

需求:统计一个文件中所有单词出现的个数. 样板:word.log文件中有hadoop hive hbase hadoop hive 输出:hadoop 2 hive 2 hbase 1 MapReduce设计方式: 一.Map过程<k,v>键值队的设计: 1.按行将文本文件切割成 <k1,v1>,k1代表:行在文件中的位置,v1代表:一行数据.多少个<k1,v1>就调用多少次map()方法. 2.在map()方法中将一行数据按照空格继续分割成<k2,v2>,

最近一段时间大数据很火,我有稍微有点java基础,自然选择了由java编写的hadoop框架,wordCount是hadoop中类似于java中helloWorld的存在,自然不能错过. package hadoop.wordcount.com; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.h

程序使用的测试文本数据: Dear River Dear River Bear Spark Car Dear Car Bear Car Dear Car River Car Spark Spark Dear Spark 1编写主要类 (1)Maper类 首先是自定义的Maper类代码 public class WordCountMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { public void map(LongWrit

现将博客搬家至CSDN,博主改去CSDN玩玩~ 传送门:http://blog.csdn.net/sinat_28177969/article/details/54138163 Ps:主要答疑区在本帖最下方,疑点会标注出来.个人在配置过程中遇到的困难都会此列举. 实验介绍: 本次实验主要介绍了Hadoop平台的两个核心工具,HDFS和Mapreduce,结合这两个核心在Linux下搭建基于YARN集群的全分布模式的Hadoop架构. 实验案例,基于Hadoop平台下的Wordcount分词统计的

本教程讲述在单机环境下搭建Hadoop伪分布式集群环境,帮助初学者方便学习Hadoop相关知识. 首先安装Hadoop之前需要准备安装环境. 安装Centos6.5(64位).(操作系统再次不做过多描述,自行百度) 安装JDK1.7(64位). 安装Hadoop2.2(稳定版本64位) 注意:以上三者版本需要统一,必须同为64位/32位 1.安装JDK1.7 下载JDK1.7,然后拷贝到指定目录 cd /usr/local/ 解压缩: 配置环境变量: vim /etc/profile.d/jav

简单记录几个hdfs的运维命令 //查看hdfs的状态,是否有missing block,corrupt block等,也可以看datanode的状态 hdfs dfsadmin -report //查看hdfs根目录下是否有文件处于missing,currupt状态,而且不是under replica的 hadoop fsck / | egrep -v '^\.+$' | grep -v eplica //查看某个文件中,包含的block hadoop fsck /path/to/corrup