PageRank 1.    概念 2.    原理   3.    java代码实现思路   1.定义收敛标准     每次算出新的pr-oldpr=差值 ,所有页面的差值累加 ,除以pagecount,得到avg差值 ,如果.小于0.01 2.计算总页面数,并且算出每个页面的初始pr值=1/pagecount 3.     A  0.25 B  D ----- A  0.35 B D--- A  0.29 B D----   数据集:   一个MapReduce(如何做到循环)     1.

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 l 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群

hive介绍 什么是hive? hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计 hive是基于hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据映射为数据库的一张表,并提供类SQL查询功能.本质就是将HQL(hive sql)转化为MapReduce程序 我们使用MapReduce开发会很麻烦,但是程序员很熟悉sql,于是hive就出现了,可以让我们像写sql一样来编写MapReduce程序,会自动将我们写的sql进行转化.但底层使用的肯定还是MapReduce. hive处理

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

要点:#!/usr/bin/python 因为要发送到各个节点,所以py文件必须是可执行的. 1) 统计(所有日志)独立ip数目,即不同ip的总数 ####################本地测试############################ cat /home/hadoop/Sep-/*/* | python ipmappper.py | sort | python ipreducer.py 本地部分测试结果: 99.67.46.254 13 99.95.174.29 47 sum

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-

原文:http://xiaoxia.org/2011/12/18/map-reduce-program-of-rmm-word-count-on-hadoop/ 在Hadoop上运行基于RMM中文分词算法的MapReduce程序 23条回复 我知道这个文章标题很“学术”化,很俗,让人看起来是一篇很牛B或者很装逼的论文!其实不然,只是一份普通的实验报告,同时本文也不对RMM中文分词算法进行研究.这个实验报告是我做高性能计算课程的实验里提交的.所以,下面的内容是从我的实验报告里摘录出来的,当作是我学

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

Swing程序表示Java的客户端窗体程序,除了通过手动编写代码的方式设计Swing程序之外,Eclipse中还提供了一种WindowBuilder工具,该工具是一种非常好用的Swing可视化开发工具,有了它,开发人员就可以像Visual Studio一样通过拖放组件的方式编写Swing程序了,下面对如何使用WindowBuilder开发工具设计Swing程序进行详细介绍. A.1  下载WindowBuilder工具 下载WindowBuilder工具有两种方法,一种方法是直接下载集成Wind

在Eclipse中使用WindowBuilder设计Swing程序     Swing程序表示Java的客户端窗体程序,除了通过手动编写代码的方式设计Swing程序之外,Eclipse中还提供了一种WindowBuilder工具,该工具是一种非常好用的Swing可视化开发工具,有了它,开发人员就可以像Visual Studio一样通过拖放组件的方式编写Swing程序了,下面对如何使用WindowBuilder开发工具设计Swing程序进行详细介绍. A.1 下载WindowBuilder工具下载

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"

按此文章<Hadoop集群(第7期)_Eclipse开发环境设置>进行MapReduce开发环境搭建的过程中遇到一些问题,饶了一些弯路,解决办法记录在此: 文档目的: 记录windows环境下Eclipse开发MapReduce程序遇到的四个问题及解决办法: 问题一:程序运行时报JobTracker is in safe mode: security.UserGroupInformation: PriviledgedActionException as:hadoop cause:org.apa

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

简介: 最近在写MapReduce程序处理日志时,需要解析JSON配置文件,简化Java程序和处理逻辑.但是Hadoop本身似乎没有内置对JSON文件的解析功能,我们不得不求助于第三方JSON工具包.这里选择json-simple实现我们的功能. 在Hadoop上执行Java程序的命令如下所示: [hadoop@localhost]$ hadoop jar my-mapreduce.jar my-mapreduce.jar是我们进行日志处理的MapReduce程序.现在假定我们需要在其中处理JS

 hadoop map-reduce程序的编译需要依赖hadoop的jar包,我尝试javac编译map-reduce时指定-classpath的包路径,但无奈hadoop的jar分布太散乱,根据自己写的程序来一个个指定jar包的位置又太麻烦,于是又尝试修改java的classpath配置文件,结果不知道为什么编译时还是提示找不到jar包,于是只有用最后一劳永逸的方法:把hadoop的所有jar包都copy到java当前classpath寻找的路径文件中: 我的hadoop安装在/usr/loc

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.Mapreduce程序需要打包作为作业提交到Hadoop集群环境运行,但是程序中有相关的依赖包,如果没有一起打包,会出现xxxxClass Not Found . 2.在pom.xml文件<dependencies>标签同级目录添加<build>标签. <!-- 将依赖lib包导出 --> <build> <plugins> <!-- 设置源文件编码方式 --> <plugin> <groupId>org.

一.实验目标 编写Mapreduce程序,以Hbase表数据为Map输入源,计算结果输出到HDFS或者Hbase表中. 在非CDH5的Hadoop集群环境中,将编写好的Mapreduce程序整个工程打成Jar包提交到Hadoop集群中运行. 本文记录实验过程中的遇到的问题及解决思路. 简单描述集群环境:Hadoop2.6, Hbase0.98 . 1.因Mapreduce程序中使用到了Hbase的Java API ,那么必须把Hbase的相应的lib包,复制到Hadoop集群环境中的每个节点的H

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