1.首先下载一个Hadoop包,仅Hadoop即可. http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.6.0/hadoop-2.6.0.tar.gz 2.打开Idea新建一个java项目. 3.项目配置 File ---- Project Structure (1)首先注意SDK的配置 (2)加入Hadoop的jar包依赖 (3)打包配置 4.开发map-reduce代码 根据自己需求写代码,下面附代码样本. (1)mapper代

按照文档:http://www.micmiu.com/bigdata/hadoop/hadoop2x-eclipse-mapreduce-demo/安装配置好Eclipse后,运行WordCount程序报错: log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory). log4j:WARN Please initialize the log4j

使用Eclipse编译运行MapReduce程序 Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS  2014-10-10 (updated: 2016-05-22) 64246 153 本教程介绍的是如何在 Ubuntu/CentOS 中使用 Eclipse 来开发 MapReduce 程序,在 Hadoop 2.6.0 下验证通过.虽然我们可以使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序,但毕竟编写代码不方便.使用 Eclipse,我们可以直接对 HDFS 中的文件进行操作,可以直接

1.概述 最近有同学反应,如何在配置了HA的Hadoop平台运行MapReduce程序呢?对于刚步入Hadoop行业的同学,这个疑问却是会存在,其实仔细想想,如果你之前的语言功底不错的,应该会想到自动重连,自动重连也可以帮我我们解决运行MapReduce程序的问题.然后,今天我赘述的是利用Hadoop的Java API 来实现. 2.介绍 下面直接附上代码,代码中我都有注释. 2.1Java操作HDFS HA的API 代码如下: /** * */ package cn.hdfs.mr.examp

C语言中调用运行python程序: Python代码如下: 创建test.py. #!/usr/bin/python3 #test.py import sys x = ]) print x*x 注意:(#!/usr/bin/python3这一行代码要根据自己的硬件情况而定) C语言代码如下: 创建test.c. //test.c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { FILE *f; ]; int ret; f =

她娇羞说,不用这样细致认真的说啊———详细图解在Linux环境中创建运行C程序“不,这是对学习的负责”我认真说到 叮叮叮,停车,让我们看看如何在Linux虚拟机环境中,创建运行C程序 详细图解在Linux环境中创建运行C程序 文件夹的创建与C程序的创建 命令运行 最后 需要搭建环境的和安装gcc可以参考我前面两篇利用虚拟机搭建Linux操作系统实验环境Linux虚拟机环境下,gcc的在线安装 文件夹的创建与C程序的创建 打开你的文件夹,新建一个文件夹保存你的程序和编译运行中生成的文件,这样比较好

本文的目的是实现在windows环境下实现模拟运行Map/Reduce程序.最终实现效果:MapReduce程序不会被提交到实际集群,但是运算结果会写入到集群的HDFS系统中. 一.环境说明:     操作系统:win7     eclipse:Version: Mars Release (4.5.0)     hadoop:2.5.1 二.预备文档(仅是说明,以第三步为准): System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root"

mapreduce的运行方式一般有两种,一是从本地导出一个jar包,在传到虚拟机上运行,这样调试起来非常的不方便,如果出现错误就需要重新导出jar包. 第二种方式是在本地直接运行,但是在运行前需要进行一些准备.我原来一直用的是方式一,由于需要,必须改成方式二,今天进行了相关的操作. 首先,需要准备windwos编译下的hadoop包,实际上只需要将linux中的hadoop中的lib目录替换,(还有的说法,如果还是不行的话,还需要将lib包中也替换) 由于我的Hadoop版本比较老,是2.4.1

 hadoop map-reduce程序的编译需要依赖hadoop的jar包,我尝试javac编译map-reduce时指定-classpath的包路径,但无奈hadoop的jar分布太散乱,根据自己写的程序来一个个指定jar包的位置又太麻烦,于是又尝试修改java的classpath配置文件,结果不知道为什么编译时还是提示找不到jar包,于是只有用最后一劳永逸的方法:把hadoop的所有jar包都copy到java当前classpath寻找的路径文件中: 我的hadoop安装在/usr/loc

(1)配置集群 (a)配置hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-env.sh 配置一下JAVA_HOME export JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdatasoftware/jdk1.8.0_161 (b)配置yarn-site.xml <!-- reducer获取数据的方式 --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>

对于java独立运行的程序,他们在进程中的名字都是 Java(TM) Platform SE binary,如图 我们想知道这个进程运行的是哪个程序,怎么办呢? 答案是:可以在命令行下,运行:jps命令,查看所有运行的的java进程. 此时,可以看到进程编号和jar包名称,你可以根据进程编号在任务管理器中定位到 具体哪个是哪个jar包运行的进程. 完.

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

一.代码编写 1.1 单词统计 回顾我们以前单词统计的例子,如代码1.1所示. package counter; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.

此种方式不能直接在eclipse中调试代码. 首先需要在src下放置服务器上的hadoop配置文件:core-site.xml\yarn-site.xml\hdfs-site.xml\mapred-site.xml 1.在本地直接调用,执行过程在服务器上(真正企业运行环境)     a.首先把MR程序打包(jar),直接放到本地,比如C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\wc.jar     b.修改hadoop的源码 ,在新建的Java project中拷贝下面

报错信息 17/07/06 17:00:27 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.17/07/06 17:00:27 WARN mapred.JobClient: No job jar file set. User classes may not be found. See JobConf

程序代码为 ~\hadoop-2.7.4\share\hadoop\mapreduce\sources\hadoop-mapreduce-examples-2.7.4-sources\org\apache\hadoop\examples\WordCount.java 第一次  删除了package import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configur

效果是这样的,假设一个PE数据在内存里面了,我们利用下面我讲的技术可以直接建立一个进程并运行这个PE,当然直接在本进程运行在可以,这两钟技术在前些时日我都有实现,今天我只说关于建立进程并运行的,当然,为了防止无味的技术剽窃,我不准备给出完整代码,只给出部分关键性代码. 这种技术严格来说没有什么用处,不过对于用到木马病毒上效果缺非常不错,当然我并非是用到木马或者是病毒当中,我是用在直接从网络上同步并运行程序并且磁盘中不会出现任何相关的东西,这样对于保密数据来说有一定的效果. 首先我们要考虑进程问题

(注:虽然连接成功但是还是执行不了.以后有时间再解决吧 看到的人别参考仅作个人笔记)先mark下 1.首先在window下载好一个eclipse.和拷贝好linux里面hadoop版本对应的插件(我是用hadoop-eclipse-plugin-2.3.0.jar) 2.拷贝hadoop-eclipse-plugin-2.3.0.jar到window下eclipse plugins里面 3.配置hadoop目录window--->preference---->hadoop map/reduce

运行模块(包含main函数的模块),在模块开头添加以下代码,原因是pycharm运行python脚本时,会自动添加以下代码,将当前库加入到系统库目录集合中,在命令行中运行需要手动添加import osimport sys p = os.path.dirname(os.path.dirname((os.path.abspath(__file__))))if p not in sys.path: sys.path.append(p)

运行环境:windows10 64位,虚拟机:Ubuntu Kylin 14.04,Hadoop2.7.1 错误信息: java.io.IOException: Could not locate executable D:\hadoop\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.    at org.apache.hadoop.util.Shell.getQualifiedBinPath(Shell.java:356)    at org.apache.ha

1.写hadoop的map-reduce程序之前所必须知道的基础知识: 1)hadoop map-reduce的自带的数据类型: Hadoop提供了如下内容的数据类型,这些数据类型都实现了WritableComparable接口,以便用这些类型定义的数据可以被序列化进行网络传输和文件存储,以及进行大小比较.(如果是自定义的key,value的数据类型,必须也要写其大小比较的方法) BooleanWritable:标准布尔型数值 ByteWritable:单字节数值 DoubleWritable: