1.首先到github上下载hadoop-common-2.2.0-bin-master 2.解压放到自定义目录下 再将hadoop.dll文件复制到windows/System32目录下 3.配置环境变量 再运行项目就OK了

声明:本文由w3h5原创,转载请注明出处:<webpack正式.测试环境接口地址本地运行及打包命令配置> https://www.w3h5.com/post/521.html 为了方便开发,节省接口地址修改维护时间,可以通过 webpack 配置,区分正式.测试环境. 可以方便的通过一个命令或者参数,运行或者连接不同环境的接口地址: # 本地运行测试环境 npm run dev # 本地运行正式环境  npm run prod # 测试环境打包 npm run build # 正式环境打包 n

参照这篇文章 http://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/loading-node-credentials-shared.html You can keep your AWS credentials data in a shared file used by SDKs and the command line interface. The SDK for JavaScript automatically sea

一:简介 最近学习hadoop本地运行模式,在运行期间遇到一些问题,记录下来备用:以运行hadoop下wordcount为例子. hadoop程序是在集群运行还是在本地运行取决于下面两个参数的设置,第一个参数用来设置mr程序要在yarn集群中执行,第二个参数设置yarn集群的主节点地址. hadoop默认情况下是在window本地运行.  conf.set("mapreduce.framework.name","yarn");   conf.set("ya

开发环境: windows10+伪分布式(虚拟机组成的集群)+IDEA(不需要装插件) 介绍: 本地开发,本地debug,不需要启动集群,不需要在集群启动hdfs yarn 需要准备什么: 1/配置win10的环境,path设置为hadoop/bin目录 2/将hadoop在win10系统下编译,替换hadoop/bin,hadoop/lib目录为对应的win10编译版本 本地运行详细步骤: 1/在run configurations里设置program arguments,即设置main方法的

在Linux(Centos7)系统上对进行Hadoop分布式配置以及运行Hadoop伪分布式实例                                                                                                                                                                                                          

Mac OSX系统中Hadoop / Hive 与 spark 的安装与配置 环境搭建 记录     Hadoop 2.6 的安装与配置(伪分布式) 下载并解压缩 配置 .bash_profile : export HADOOP_HOME=/Users/fan/Applications/hadoop-2.6.0 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH 配置 HDFS : etc/hadoop/core-site.xml: <con

VScode配置CMD本地运行环境(2.0) 官方Task.json说明 完整的Task.json配置信息 Task.json预定义变量 看了很多网上的教程都说需要下载VScode的python插件,然而我只是想配置一下能使用其在终端输入输出,研究了一段时间发现其实所有能在cmd运行的命令直接配置一下task.json即可(以python为例). 在没有编译环境的.py文件中按下CTRL + SHIFT + B,就会在工作空间出现一个.vscode文件夹,[运行必须有工作空间(导入文件夹到工作空

新年新气象,在2016年的第一天,我入手了人生中第一台自己的电脑(大一时好友赠送的电脑在一次无意中烧坏了主板,此后便不断借用别人的或者网站的).macbook air,身上已无分文...接下来半年的房租都不知道该怎么半了,都怪消费太冲动. 不过,眼下需要解决的不是房租问题,而是在新电脑上搭建开发环境,正好在搭建的时候总结一下: 1.FQ工具:lantern 地址:https://github.com/getlantern/lantern 2.命令行工具:term2 官网:http://www.i

ubuntu安装(这里我就不一一捉图了,只引用一个网址, 相信大家能力) ubuntu安装参考教程:  http://jingyan.baidu.com/article/14bd256e0ca52ebb6d26129c.html 注意下面几点: 1.设置虚拟机的IP, 点击虚拟机的右下角网络连接图标, 选择”桥接模式“, 这样才能分配到你的局域网IP, 这个很重要因为后面hadoop要用到局域网. 2.在ubuntu里面查看ip的命令:ifconfig可以显示出你的IP地址, 看一下IP是否为你

本文环境是在Ubuntu10.04环境下运行的. 在Linux上安装Hadoop之前,首先安装两个程序: 1.JDK1.6(或更高版本).Hadoop是用Java编写的程序,Hadoop编译及MapReduce的运行都需要使用JDK.因此在安装Hadoop之前,必须安装JDK1.6或更高版本. 2.SSH( Secure Shell 安全外壳协议).SSH 为建立在应用层和传输层基础上的安全协议.SSH 是目前较可靠,专为远程登录会话和其他网络服务提供安全性的协议.利用 SSH 协议可以有效防止

首先确保hadoop已经正确安装.配置以及运行. 1.     首先将wordcount源代码从hadoop目录中拷贝出来. [root@cluster2 logs]# cp /usr/local/hadoop-1.1.2/src/examples/org/apache/hadoop/examples/WordCount.java ~/ygch/hadoop/ 因为在编译过程中需要将jave源文件和class类文件分离,所以在~/ygch/hadoop下还要有一个class目录. 2.     

超快速使用docker在本地搭建hadoop分布式集群 超快速使用docker在本地搭建hadoop分布式集群 学习hadoop集群环境搭建是hadoop入门的必经之路.搭建分布式集群通常有两个办法: 找多台机器来部署(通常找不到机器) 在本地开多个虚拟机(对宿主机器性能要求很高) 如果以上两种办法都对您不适用,那么现在有种更好更方便的办法,使用docker在本地做虚拟化,搭建hadoop伪分布式集群环境.虽然有点大材小用,但是用来练习还是挺好的. 操作思路: 使用docker构建一个Hadoo

Hadoop集群配置(最全面总结) 通常,集群里的一台机器被指定为 NameNode,另一台不同的机器被指定为JobTracker.这些机器是masters.余下的机器即作为DataNode也作为TaskTracker.这些机器是slaves\ 官方地址:(http://Hadoop.apache.org/common/docs/r0.19.2/cn/cluster_setup.html) 1 先决条件 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有必需软件:sun-JDK  ,ssh,Hadoop J

大数据测试之hadoop集群配置和测试   一.准备(所有节点都需要做):系统:Ubuntu12.04java版本:JDK1.7SSH(ubuntu自带)三台在同一ip段的机器,设置为静态IP机器分配:一台master,两台slave 主机信息是(hosts文件添加如下信息):192.168.88.123 h1192.168.88.124 h2192.168.88.125 h3其中第一项是内网IP ,第二项是主机名 各节点作用:h1:NameNode.JobTrackerh2:DataNode.

这里介绍Hadoop 2.7.2在mac下的安装与配置. 安装及配置Hadoop 首先安装一下Hadoop $ brew install Hadoop 配置ssh免密码登录 用dsa密钥认证来生成一对公钥和私钥: $ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa 将生成的公钥加入到用于认证的公钥文件中: $ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 接下来测试一下是否配置成功 $ ssh localhos

准备工作: 将运行Scala-Eclipse的机器节点(CloudDeskTop)内存调整至4G,因为需要在该节点上跑本地(local)Spark程序,本地Spark程序会启动Worker进程耗用大量内存资源 本地运行模式(主要用于调试) 1.首先将Spark的所有jar包拷贝到hadoop用户家目录下 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ pwd /software/spark-2.1.1 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ c

学习Hadoop集群环境搭建是Hadoop入门必经之路.搭建分布式集群通常有两个办法: 要么找多台机器来部署(常常找不到机器) 或者在本地开多个虚拟机(开销很大,对宿主机器性能要求高,光是安装多个虚拟机系统就得搞半天……). 那么,问题来了! 有没有更有可行性的办法? 提到虚拟化,Docker最近很是火热!不妨拿来在本地做虚拟化,搭建Hadoop的伪分布式集群环境.虽然有点大材小用,但是学习学习,练练手也是极好的. 文章比较长,建议先倒杯水,听我慢慢到来…… 先说一下我的思路吧: 先使用Dock

网盘下载地址 链接: https://pan.baidu.com/s/19qWnP6LQ-cHVrvT0o1jTMg 密码: 44hs Hadoop伪分布式配置  Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行,Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行,节点既作为 NameNode 也作为 DataNode,同时,读取的是 HDFS 中的文件. Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中,伪分布式需要修改2个配置文件 core-site

Hadoop集群配置(最全面总结) huangguisu 通常,集群里的一台机器被指定为 NameNode,另一台不同的机器被指定为JobTracker.这些机器是masters.余下的机器即作为DataNode也作为TaskTracker.这些机器是slaves\ 官方地址:(http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.19.2/cn/cluster_setup.html) 先决条件 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有必需软件:sun-JDK ,ssh,