https://blog.csdn.net/jiaotangX/article/details/78661862 https://liushilang.iteye.com/blog/2093173

前提条件:搭建好Hadoop系统 新建文件夹:input  和  output hdfs dfs -mkdir /inputhdfs dfs -mkdir /output 查看文件系统 hdfs dfs -ls / 配置hadoop的架包路径,修改~/.bashrc vim ~/.bashrc 添加(路径以自己的系统中的安装路径为准) export HADOOP_HOME=/usr/hadoop/hadoop-2.7.5 export CLASSPATH=$($HADOOP_HOME/bin/h

为了分享给你们,也为自己. 感谢下面的老师们! 1.王家林DT大数据梦工厂的大数据IMF传奇行动课程 总的目录是: 第一阶段:Linux和Java零基础企业级实战 第二阶段:Hadoop和Hive零基础企业级实战 第三阶段:Scala零基础企业级实战 第四阶段:从零基础到彻底精通第一个Spark实战程序 第五阶段:Spark Core实战.解析.性能优化 第六阶段:Spark SQL企业级实战 第七阶段:Kafka企业级实战 第八阶段:Spark Sreaming企业级实战 第九阶段:Spark

hdfs的权限判断十分简单,就是拿发出指令的user name和文件的user name 做比较   private void check(INode inode, FsAction access       ) throws AccessControlException {     if (inode == null) {       return;     }     FsPermission mode = inode.getFsPermission();       if (user.eq

一.目的 把hbase中某张表的数据导出到hdfs上一份. 实现方式这里介绍两种:一种是自己写mr程序来完成,一种是使用hbase提供的类来完成. 二.自定义mr程序将hbase数据导出到hdfs上 2.1首先看看hbase中t1表中的数据: 2.2mr的代码如下: 比较重要的语句是 job.setNumReduceTasks(0);//为什么要设置reduce的数量是0呢?读者可以自己考虑下 TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(args[0], new

一.概述 Spark Core.Spark-SQL与Spark-Streaming都是相同的,编写好之后打成jar包使用spark-submit命令提交到集群运行应用$SPARK_HOME/bin#./spark-submit  --master spark://Master01:7077  --class MainClassFullName [--files $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml] JarNameFullPath [slices] 说明: --master

PS: HDFS对于MapReduce来说,HDFS就是一个就是一个客户端. PS: 离线就是 写sql,sparkh还是写sql 1. MAPREDUCE原理篇(1) Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架: Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上: PS: 上图为mapreduce的设计思想,以wordcount为例子,首先把一个任务分

#################################################################################################################################################################################################################### Oozie安装部署:1.安装需求 System Requirements

Java编程MapReduce实现WordCount 1.编写Mapper package net.toocruel.yarn.mapreduce.wordcount; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; import java.util.St

1.用程序生成输入文件1.txt和2.txt 生成程序源码如下: https://www.cnblogs.com/jonban/p/10555364.html 2.  上传文件到hdfs文件系统 创建输入文件目录 hdfs dfs -mkdir -p /hadoop/input 上传文件到输入目录 hdfs dfs -put 1.txt /hadoop/input/ hdfs dfs -put 2.txt /hadoop/input/ 如下图: 3.  打包并上传MapReduce程序jar 源

MapReduce中的分区默认是哈希分区,根据map输出key的哈希值做模运算,如下 int result = key.hashCode()%numReduceTask; 如果我们需要根据业务需求来将map读入的数据按照某些特定条件写入不同的文件,那就需要自定义实现Partition,自定义规则 举个简单的例子,使用MapReduce做wordcount,但是需要根据单词的长度写入不同的文件中,单词的长度大于4的写入一个文件,小于等于4的写入另一个文件 代码结构如下 代码实现如下 MapTest

1. 项目需求 我们取有一份学生五门课程的期末考试成绩数据,现在我们希望统计每个学生的总成绩和平均成绩. 样本数据如下所示,每行数据的数据格式为:学号.姓名.语文成绩.数学成绩.英语成绩.物理成绩.化学成绩. 19020090040 秦心芯 123 131 100 95 100 19020090006 李磊 99 92 100 90 100 19020090017 唐一建 90 99 100 89 95 19020090031 曾丽丽 100 99 97 79 96 19020090013 罗开

Hadoop存储数据时需要着重考虑的一个因素就是压缩.这里不仅要满足节省存储空间的需求,也要提升数据处理性能.在处理大量数据时,消耗最大的是磁盘和网络的I/O,所以减少需要读取或者写入磁盘的数据量就能大大缩短整体处理时间.这包括数据源的压缩,它也包括数据处理过程(如MapReduce任务)中产生的中间数据的压缩.尽管压缩会增加CPU负载,但是大多数情况下,I/O上的节省仍然大于增加的CPU负载 压缩能够极大地优化处理性能,但是Hadoop支持的压缩格式并不都是可以分片的.MapReduce框架先

HDFS HDFS是什么? Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统(Distributed File System).它和现有的分布式文件系统有很多共同点.但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的.HDFS在最开

hadoop示例中的WordCount程序,很多教程上都是推荐以下二种运行方式: 1.将生成的jar包,复制到hadoop集群中的节点,然后运行 $HADOOP_HOME/bin/hadoop xxx.jar xxx.WordCount /input/xxx.txt /output 2.或者直接在IDE环境中调试(参见eclipse/intellij idea 远程调试hadoop 2.6.0) 但是生产环境中,更多的情况是:没有ide环境,且各应用最终生成的jar包部署在应用服务器上(应用服务

[TOC] 简单的java Hadoop MapReduce程序(计算平均成绩)从打包到提交及运行 程序源码 import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io

windows环境下编写hadoop程序 新建:File->new->Project->Maven->next GroupId 和ArtifactId 随便写(还是建议规范点)->finfsh 会生成pom.xml,文件内容如下 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0&qu

Hadoop基础-Idea打包详解之手动添加依赖(SequenceFile的压缩编解码器案例) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.编辑配置文件(pml.xml)(我们这里配置的是对“cn.org.yinzhengjie.compress.TestCompressCodec”该包进行打包操作) <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="h

eclipse中的 调试运行 及 “run on hadoop”默认只是运行在单机上的,因为要想在集群中让程序分布式运行还要经历上传类文件.分发到各个节点等过程, 一个简单的“run on hadoop”只是启动了本地hadoop类库来运行你的程序而已, 在Hadoop cluster的web管理页面(http://192.168.2.2:8088/cluster/apps)上是看不到任何作业信息的,因为你的作业根本就没有运行在集群上. 打包成jar方法: rm tmp/* cp xmlpars

Hadoop编译打包,基于2.7.2版本的源码. # 打包过程中需要使用到的工具 java -version mvn -version ant -version type protoc type cmake # Hadoop 2.7.2源码下载地址  http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.7.2/hadoop-2.7.2-src.tar.gz # 1.开始打包,解决各种报错 打包命令: mvn package -Pdist,native -

如果我们想把文件上传到Hadoop集群中,使用put命令即可.下面的语句是将本地文件上传到hadoop集群的/目录下. hadoop fs -put fruit.txt /   下面介绍通过脚本将文件分发到Hadoop集群的方法.因为Hadoop本身就带有文件自动分发的功能,我们只需在启动hadoop作业的脚本文件中做相应的配置即可.可选的配置项有三个,每个适用的场景都不一样: -file:将本地文件分发到计算节点. -cacheFile:将HDFS中已经存在的文件发送到需要使用该文件的节点.