在/user/hadoop下创建目录input

Hadoop学习笔记(2)-HDFS的基本操作(Shell命令)

在这里我给大家继续分享一些关于HDFS分布式文件的经验哈,其中包括一些hdfs的基本的shell命令的操作,再加上hdfs java程序设计.在前面我已经写了关于如何去搭建hadoop这样一个大数据平台,还没搭好环境的童鞋可以转到我写的这篇文章Hadoop在Ubuntu的安装,接下来就开始我们本次的经验分享啦. HDFS的Shell命令操作 HDFS的格式化与启动首次使用HDFS时,需要使用format 命令进行格式化 ./bin/hdfs namenode -format 使用start-d

Hadoop下WordCount程序

一.前言在之前我们已经在 CenOS6.5 下搭建好了 Hadoop2.x 的开发环境.既然环境已经搭建好了,那么现在我们就应该来干点正事嘛!比如来一个Hadoop世界的HelloWorld,也就是WordCount程序(一个简单的单词计数程序). 二.WordCount 官方案例的运行 2.1 程序简介 WordCount程序是hadoop自带的案例,我们可以在 hadoop 解压目录下找到包含这个程序的 jar 文件(hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar)

Hadoop下MapReduce实现Pi值的计算

Hadoop自带的例子中,有一个计算Pi值的例子. 这个程序的原理是这样的.假如有一个边长为1的正方形.以正方形的一个端点为圆心,以1为半径,画一个圆弧,于是在正方形内就有了一个直角扇形.在正方形里随机生成若干的点,则有些点是在扇形内,有些点是在扇形外.正方形的面积是1,扇形的面积是0.25*Pi.设点的数量一共是n,扇形内的点数量是nc,在点足够多足够密集的情况下,会近似有nc/n的比值约等于扇形面积与正方形面积的比值,也就是nc/n= 0.25*Pi/1,即Pi = 4*nc/n. 在正方形

wordcount报错：org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException: Input path does not exist:

Exception in thread "main" org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://192.168.25.128:9000/export/yang/log.1 at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(Fil

在本机eclipse中创建maven项目，查看linux中hadoop下的文件、在本机搭建hadoop环境

注意第一次建立maven项目时需要在联网情况下,因为他会自动下载一些东西,不然突然终止需要手动删除断网前建立的文件在eclipse里新建maven项目步骤直接新建maven项目出了错解压maven.zip到某一全英文路径(我的是在E盘下) 在eclipse里的windows -> preferences -> 右侧木兰路maven->user setting -> 将自己解压的maven路径放进去在maven同路径下新建一个仓库再次点开user settin

ios下，<input type="checkbox"> 点击时出现黑色块

ios下,<input type="checkbox"> 点击时出现黑色块如下图解决方法:

报错org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit cannot be cast to org.apache.hadoop.mapred.FileSplit

报错 java.lang.Exception: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit cannot be cast to org.apache.hadoop.mapred.FileSplit at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.runTasks(LocalJobRunner.java:462) at org.a

Hadoop问题：Input path does not exist: hdfs://Master:9000/user/hadoop/input

问题描述: org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://Master:9000/user/hadoop/input at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(FileInputFormat.java:323) at org.apac

hadoop下安装mahout

安装hadoop 完成安装mahout 首先下载mahout压缩文件apache-mahout-distribution-0.12.2.tar.gz 放到/home/hadoop/software-ljd/下解压该文件到/home/Hadoop/mahout下: .tar.gz –C /home/Hadoop/mahout/ 完成后需要配置环境变量:/etc/profile文件需要新增(maven:非必须,java:必须,hadoop:必须, mahout:必须)如下的配置 ###配置mav

js input框输入1位数字后自动跳到下一个input框聚焦

// input框输入1位数字后自动跳到下一个input聚焦 function goNextInput(el){ var txts = document.querySelectorAll(el); for(var i = 0; i<txts.length;i++){ var t = txts[i]; t.index = i; t.setAttribute("readonly", true); t.onkeyup=function(){ this.value=this.value.

[转]去掉IOS下的input 和textarea的内阴影

在IOS下,input 和textarea表单默认会有个内阴影,一定程度上影响视觉一致,可通过设置下面代码去掉: input{-webkit-appearance: none;}

Hadoop下大矩阵乘法Version2

1)使用本方法计算F*B,其中F是1000*1000的矩阵,B是1000*20000的矩阵,使用三个节点的集群,每个节点一个CPU核(集群装在虚拟机里,宿主机只有4个CPU核),每个节点配置一个map槽,一个reduce槽,完成矩阵运算时间为5mins.2)源码如下: 1 /** 2 * Created with IntelliJ IDEA. 3 * User: hadoop 4 * Date: 16-3-14 5 * Time: 下午3:13 6 * To change this templa

解决Chrome浏览器自动记录用户名和密码的黄色背景问题和该解决方法与tab切换至下一个input冲突的问题。

哈哈哈,是不是标题很长呀,不逗你们了.其实这么长的标题主要就说了两件事: 第一件:解决Chrome浏览器自动记录用户名和密码的黄色背景问题. 第二件:输入完用户名后按下tab键切换至下一个输入密码input.这个效果和第一件的解决方案有些冲突.这里也用一种简单粗暴的方式解决了. 那我们接下来先解决第一件事:Chrome浏览器自动记录用户名和密码的黄色背景问题. 这个问题我上网查了很多解决方法,大致就是以下几点,那如果就是总结,这篇文章也没有写的必要,问题就在于我试了下文所有的方法,都不好使,所以

验证码输入自动聚焦下一个input或者删除自动聚焦上一个input

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>验证码输入自动聚焦下一个input或者删除自动聚焦上一个input</title> </head> <style type="text/css"> body{ background-color: #E6E6FA; } .center{ display:

设置onselectstart在ie浏览器下对于input及textarea标签页会生效

设置onselectstart在ie浏览器下对于input及textarea标签页会生效, 可以使用js来控制对于某种标签不生效,代码如下: document.onselectstart = disableselect;var omitformtags = ["input", "textarea"];//设置可以的元素名称omitformtags = "|" + omitformtags.join("|") + "|

hadoop下的Pipes(用C++进行hadoop程序开发)

说明:这篇博客来自我的CSDN博客:http://blog.csdn.net/lxxgreat/article/details/7755369 经过一上午的努力,终于以伪分布式模式运行了C++版的MapReduce.下面逐一介绍这一过程一.先决条件 1. 在Linux系统上已安装好hadoop 1.0.X版本(本人系统为CentOS5.5(64位系统),hadoop版本为1.0.3,其它系统有可能不同) 2. 了解hadoop基本概念二.步骤(如果已具备该步骤下的条件可以跳过该步

IE下只读INPUT键入BACKSPACE 后退问题(readonly='true')

在IE下,如果在readonly的input里面键入backspace键,会触发history.back(), 用以下jquery代码修正之 $("input[readOnly]").keydown(function(e) { e.preventDefault();});

Jquery 实现input回车时跳转到下一个input元素

/** * 回车时跳转到下一个元素 * @Author HTL * @DateTime 2016-12-30T11:33:25+0800 * @param {[type]} $input [INPUT 元素列表] * @return {[type]} [description] */ function keydown_to_tab($input){ if(!$input) $input = $('input:text:not(:disabled)'); $input.bind("keydow

hadoop下跑mapreduce程序报错

mapreduce真的是门学问,遇到的问题逼着我把它从MRv1摸索到MRv2,从年前就牵挂在心里,连过年回家的旅途上都是心情凝重,今天终于在eclipse控制台看到了job completed successfully,当时的兴奋难以形容,都有些不敢相信自己的眼睛,压抑住激动的心情再试了一遍,特么真的跑通了,喜极而泣. 总结起来就是两处 1.报错Class not found 或者 No job jar file set 这是由于及集群中没有我们提交的jar包,所以namenode不知道怎么执行

可用于Hadoop下的ETL工具——Kettle

看大家分享了好多hadoop相关的一些内容,我为大家介绍一款ETL工具——Kettle. Kettle是pentaho公司开源的一款ETL工具,跟hadoop一样,也是java实现,其目的就是做数据整合中时数据的抽取(Extract).转换(Transformat).加载(Load)工作.Kettle中有两种脚本文件,transformation和job,transformation完成针对数据的基础转换,job则完成整个工作流的控制.Transformation工作原理上采用并发流式处理

Hadoop下各技术应用场景

数据采集和DataFlow 对于数据采集主要分为三类,即结构化数据库采集,日志和文件采集,网页采集.对于结构化数据库,采用Sqoop是合适的,可以实现结构化数据库中数据并行批量入库到hdfs存储.对于网页采集,前端可以采用Nutch,全文检索采用lucense,而实际数据存储最好是入库到Hbase数据库.对于日志文件的采集,现在最常用的仍然是flume或chukwa,但是我们要看到如果对于日志文件数据需要进行各种计算处理再入库的时候,往往flume并不容易处理,这也是为何可以采用Pig来做进一步

巴特西