针对前面介绍的输入格式,MapReduce也有相应的输出格式.默认情况下只有一个 Reduce,输出只有一个文件,默认文件名为 part-r-00000,输出文件的个数与 Reduce 的个数一致. 如果有两个Reduce,输出结果就有两个文件,第一个为part-r-00000,第二个为part-r-00001,依次类推 OutputFormat 接口 OutputFormat主要用于描述输出数据的格式,它能够将用户提供的key/value对写入特定格式的文件中.Hadoop 自带了很多 Out

不多说,直接上干货! 如何在Maven官网下载历史版本 Eclipse下Maven新建项目.自动打依赖jar包(包含普通项目和Web项目) Eclipse下Maven新建Web项目index.jsp报错完美解决(war包) HBase 开发环境搭建(Eclipse\MyEclipse + Maven) Zookeeper项目开发环境搭建(Eclipse\MyEclipse + Maven) Hive项目开发环境搭建(Eclipse\MyEclipse + Maven) MapReduce 开发环

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"

今天主要来说说怎么在Hadoop2.2.0分布式上面运行写好的 Mapreduce 程序. 可以在eclipse写好程序,export或用fatjar打包成jar文件. 先给出这个程序所依赖的Maven包: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=&quo

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:

折腾了半天.终于编写成功了第一个自己的mapreduce程序,并通过打jar包的方式运行起来了. 运行环境: windows 64bit eclipse 64bit jdk6.0 64bit 一.工程准备 1.新建java project 2.导入jar包 新建一个user library 把hadoop文件夹里的hadoop-core和lib包里的所有包都导入进来,以免出错. 二.编码 1.主要是计算单词的小程序,测试用 package com.hirra; import java.io.IO

1.Hadoop从头说 1.1 Google是一家做搜索的公司 做搜索是技术难度很高的活.首先要存储很多的数据,要把全球的大部分网页都抓下来,可想而知存储量有多大.然后,要能快速检索网页,用户输入几个关键词找资料,越快越好,最好在一秒之内出结果.如果全球每秒有上亿个用户在检索,只有一两秒的检索时间,要在全球的网页里找到最合适的检索结果,难度很大. Google用三个最重要的核心技术解决上述问题,它们分别是GFS,MapReduce和BigTable.Google发表了它们的设计论文,但没有将它们

在单机模式下Hadoop不会使用HDFS,也不会开启任何Hadoop守护进程,所有程序将在一个JVM上运行并且最多只允许拥有一个reducer 在Eclipse中新创建一个hadoop-test的Java工程(特别要注意的是Hadoop需要1.6或1.6以上版本的JDK) 在Hadoop的官网http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/上选择合适的地址下载hadoop-1.2.1.tar.gz 解压hadoop-1.2.1.tar.gz得

转自:使用Python实现Hadoop MapReduce程序 英文原文:Writing an Hadoop MapReduce Program in Python 根据上面两篇文章,下面是我在自己的ubuntu上的运行过程.文字基本采用博文使用Python实现Hadoop MapReduce程序,  打字很浪费时间滴. 在这个实例中,我将会向大家介绍如何使用Python 为 Hadoop编写一个简单的MapReduce程序. 尽管Hadoop 框架是使用Java编写的但是我们仍然需要使用像C+

上次的程序只是操作文件系统,本次运行一个真正的MapReduce程序. 运行的是官方提供的例子程序wordcount,这个例子类似其他程序的hello world. 1. 首先确认启动的正常:运行 start-all.sh 2. 执行jps命令检查:NameNode,DateNode,SecondaryNameNode,ResourceManager,NodeManager是否已经启动正常.这里我遇到了一个问题,NodeManager没有正常启动.错误信息如下: 2014-01-07 13:46

用PHP编写Hadoop的MapReduce程序     Hadoop流 虽然Hadoop是用Java写的,但是Hadoop提供了Hadoop流,Hadoop流提供一个API, 允许用户使用任何语言编写map函数和reduce函数.Hadoop流动关键是,它使用UNIX标准流作为程序与Hadoop之间的接口.因此,任何程序只要可以从标准输入流中读取数据,并且可以把数据写入标准输出流中,那么就可以通过Hadoop流使用任何语言编写MapReduce程序的map函数和reduce函数.例如:bin/

摘要:MapReduce程序进行单词计数. 关键词:MapReduce程序  单词计数 数据源:人工构造英文文档file1.txt,file2.txt. file1.txt 内容 Hello   Hadoop I   am  studying   the   Hadoop  technology file2.txt内容 Hello  world The  world  is  very  beautiful I   love    the   Hadoop    and    world 问题描

摘要:MapReduce程序进行数据去重. 关键词:MapReduce   数据去重 数据源:人工构造日志数据集log-file1.txt和log-file2.txt. log-file1.txt内容 2014-1-1    wangluqing 2014-1-2    root 2014-1-3   root 2014-1-4  wangluqing 2014-1-5  root 2014-1-6  wangluqing log-file2.txt内容 2014-1-1  root 2014-

[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

前言 刚才发生了悲伤的一幕,本来这篇博客马上就要写好的,花了我一晚上的时间.但是刚才电脑没有插电源就没有了.很难受!想哭,但是没有办法继续站起来. 前面的一篇博文中介绍了什么是MapReduce,这一篇给大家详细的分享一下MapReduce的运行原理. 一.写一个MapReduce程序例子 1.1.数据准备 准备要处理的数据(假定数据已经存放在hdfs的/data目录下) $> hdfs dfs -ls /data 看到测试数据目录.天气数据目录/data/weather,专利数据目录/data

上一篇我们学习了MapReduce的原理,今天我们使用代码来加深对MapReduce原理的理解. wordcount是Hadoop入门的经典例子,我们也不能免俗,也使用这个例子作为学习Hadoop的第一个程序.本文将介绍使用java和python编写第一个MapReduce程序. 本文使用Idea2018开发工具开发第一个Hadoop程序.使用的编程语言是Java. 打开idea,新建一个工程,如下图所示: 在弹出新建工程的界面选择Java,接着选择SDK,一般默认即可,点击“Next”按钮,如

0. 说明  Windows 下开发 MapReduce 程序部署到集群 1. 前提 在本地开发的时候保证 resource 中包含以下配置文件,从集群的配置文件中拷贝 在 resource 中新建 mapred-site.xml(仅做测试使用,打包的时候删掉) <?xml version="1.0"?> <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name&

我们平时创建普通的mapreduce项目,在遍代码当你需要导包使用一些工具类的时候, 你需要自己找到对应的架包,再导进项目里面其实这样做非常不方便,我建议我们还是用maven项目来得方便多了 话不多说了,我们就开始吧 首先你在eclipse里把你本地安装的maven导进来 选择你本地安装的maven路径 勾选中你添加进来的maven 把本地安装的maven的setting文件添加进来 接下来创建一个maven项目 可以看到一个maven项目创建成功!! 现在我们来配置pom.xml文件,把map

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

这是参照<机器学习实战>中第15章“大数据与MapReduce”的内容,因为作者写作时hadoop版本和现在的版本相差很大,所以在Hadoop上运行python写的MapReduce程序时出现了很多问题,因此希望能够分享一些过程中的经验,但愿大家能够避开同样的坑.文章内容分为以下几个部分:(本文的代码和用到的数据集可以在这里下载) 1.代码分析 2.运行步骤 3.问题解决 1.代码分析 问题描述:在一个海量数据上分布式计算均值和方差的MapReduce作业. 设有一组数字,这组数字的均值和方差