目前为止知道MapReduce有三种路径输入方式.1.第一种是通过一下方式输入: FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[1]));FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[2]));FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[3]

1.使用hadoop命令查看hdfs下文件 [root@localhost hadoop-2.7.3]# hadoop fs -ls hdfs://192.168.36.134:9000/ 开始在secureCRT上执行这条命令失败,使用netstat -nltp命令查看监听的9000端口,是127.0.0.1:9000,没有找到办法更改这个监听的IP和端口 后来就把etc/hadoop/core-site.xml配置下的localhost改为192.168.36.134,保存配置重启HDFS,

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. BuildForest是在mahout-examples-0.7-job.jar包的org\apache\mahout\classifier\df\mapreduce 路径下.直接运行该类,可以看到该类的使用方式: Usage: [--data <path> --dataset <dataset> --selection <m> --no-complete --minspli

1.使用hadoop命令查看hdfs下文件 [root@localhost hadoop-2.7.2]# hadoop fs -ls hdfs://192.168.211.129:9000/  (最后一定要加/) 开始在xshell上执行这条命令失败,使用netstat -nltp命令查看监听的9000端口,是127.0.0.1:9000,没有找到办法更改这个监听的IP和端口 后来就把etc/hadoop/core-site.xml配置下的localhost改为192.168.211.129,保

package duogemap; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text

分析: 1.由于是任意列 任意表 任意路径,我们很容易想到是参数传入,参数传入后怎么去获得参数,根据我们以往的经验就是通过args[]来获取,但是在mapper或者是reducer中,我们不能直接将参数传入,因为map 和reduce是通过反射机制来创建的,对于传入的参数我们不能直接使用:我们发现在map和reduce有一个参数context,此类中包含很多的信息,例如configuration,并且configuration 还有set()方法,因此 我们可以将参数传给conf,然后由cont

之前windows下执行wordcount都正常,今天执行的时候指定的输入路径是文件夹,然后就报了如题的错误,把输入路径改成文件后是正常的,也就是说目前的wordcount无法对多个文件操作 报的异常是getStat出了问题,也就是说SHELL.WINDOWS是false了,于是猜测是hadoop.dll的问题,因为之前用的是3.0的,于是去GitHub上下了个3.1的,链接https://github.com/s911415/apache-hadoop-3.1.0-winutils/blob/

InputSplit inputSplit = context.getInputSplit(); String fileName = ((FileSplit) inputSplit).getPath().getName();

先在上一篇MR 的104 行加入代码.jobConf.setOutputFormat(MyMultipleFilesTextOutputFormat.class); 用意是自定义 job 的输出格式:         上一篇 MR 代码:         http://www.cnblogs.com/rocky24/p/f7a27b79fa8e5dfdc22fb535cadb86bc.html 1 继承 MultipleOutputFormat 实现抽象类的接口方法 getBaseRecordW

链接多个MapReduce作业 执行多个数据集的联结 生成Bloom filter   1.链接MapReduce作业   [顺序链接MapReduce作业]   mapreduce-1 | mapreduce-2 | mapreduce-3 | ...   [具有复杂依赖的MapReduce链接]        有时,在复杂数据处理任务中的子任务并不是按顺序运行的,因此它们的MapReduce作业不能按线性方式链接.例如,mapreduce1处理一个数据集,mapreduce2独立处理另一个数

2016-12-21  16:53:49 mapred-default.xml mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 0 The minimum size chunk that map input should be split into. Note that some file formats may have minimum split sizes that take priority over this setting. 2016-12

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho

在上面一节我们分析了JobTracker调用JobQueueTaskScheduler进行任务分配,JobQueueTaskScheduler又调用JobInProgress按照一定顺序查找任务的流程,获得了任务之后,将任务封装为TaskTrackerAction数组返回的整个过程.TaskTracker通过心跳响应接收到了这个数组.本节我们继续分析,TaskTracker拿到了这个数组之后,如何对任务进行处理的. 1,TaskTracker在其方法offerService中,将得到的任务加入队

基于hadoop的专利数据处理示例 MapReduce程序框架 用于计数统计的MapReduce基础程序 支持用脚本语言编写MapReduce程序的hadoop流式API 用于提升性能的Combiner   1.获取专利数据集   获取网址:http://www.nber.org/patents/ 使用数据集:cite75_99.txt和apat63_99.txt   2.构建MapReduce程序的基础模版     代码清单 典型hadoop程序模版   import java.io.IOEx

这学期刚好开了一门大数据的课,就是完完全全简简单单的介绍的那种,然后就接触到这里面最被人熟知的Hadoop了.看了官网的教程[吐槽一下,果然英语还是很重要!],嗯啊,一知半解地搭建了本地和伪分布式的,然后是在没弄懂,求助了Google,搞来了一台机子,嗯,搭了个分布式的.其实是作业要求啦,觉得自己平时用单机的完全够了啦~ 然后被要求去做个WordCount和数据去重的小例子,嗯啊,我就抱着半桶水的Java知识就出发走向“大数据“[其实很小]了. 立马求助官网[官网就是好,虽然看的慢,英语技术两不

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任

大数据实战(上) # MapReduce原理介绍 大纲: * Mapreduce介绍 * MapReduce2运行原理 * shuffle及排序    定义 * Mapreduce 最早是由google公司研究提出的一种免息nag大规模数据处理的并行计算模型和方法.是hadoop面向大数据并行处理的计算模型.框架和平台 * Mapreduce是一个计算框架,既然是做计算的框架,那么表现形式就是有个输入(input),mapreduce操作这个输入(input),通过本身定义好的计算模型,得到一个

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"

近期为了分析国内航空旅游业常见安全漏洞,想到了用大数据来分析,其实数据也不大,只是生产项目没有使用Hadoop,因此这里实际使用一次. 先看一下通过hadoop分析后的结果吧,最终通过hadoop分析国内典型航空旅游业厂商的常见安全漏洞个数的比例效果如下: 第一次正式使用Hadoop,肯定会遇到非常多的问题,参考了很多网络上的文章,我把自己从0搭建到使用的过程记录下来,方便以后自己或其他人参考. 之前简单用过storm,适合实时数据的处理.hadoop更偏向静态数据的处理,网上很多hadoop的

一.神马是高大上的MapReduce MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛. 1.1 MapReduce是什么 Hadoop