jdk8-x64：https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk8-downloads.html
当引入Hadoop-common-2.2.0.jar包进行二次开发，比如读写HDFS文件时，初次运行报错。
1、执行脚本程序报如下所示的错误： 1 [hadoop@slaver1 script_hadoop]$ hadoop jar web_click_mr_hive.jar com.bie.hive.mr.ClickStreamThree /home/hadoop/data_hadoop/weblog/preprocess/output/2018-05-19 /home/hadoop/data_hadoop/weblog/preprocess/click_pv_out/2018-05-19 2 18/05
一、hadoop搭建 1、修改主机名 2、ip等 3、主机映射 4、关闭防火墙(两种) 5、ssh免密登录(免密脚本) 6、安装jdk 配置环境变量 7、安装hadoop 配置文件的修改 hadoop-env.sh JAVA_HOME core-site.xml 客户端参数 namenode在哪里 hdfs-site.xml namenode和datanode存放的目录 mapred-site.xml 经过重命名之后才得到的文件，提交任务到哪里 yarn-site.xml 配置resourcemanager在哪里，资源的多少 HADOOP环境变量 8、安装程序分发集群 hosts文件 jdk安装文件 /etc.profile hadoop安装文件 9、namenode进行格式化 hadoop namenode -format 10、启动测试 start-dfs.sh hadoop-deams.sh 单独启动单台机器的进程 start-yarn 是在resourcemaneger启动的 二、shell命令操作hdfs
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。
从 MapReduce 的命名可以看出，MapReduce 主要由两个阶段组成：Map 与 Reduce。通过编写 map() 函数与 reduce() 函数，就可以使用 MapReduce 完成分布式程序的设计。
官网 http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/api/index.html
Hadoop总结 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 210
InputFormat读数据，通过Split将数据切片成InputSplit，通过RecordReader读取记录，再交给map处理，处理后输出一个临时的<k,v>键值对，再将结果交给shuffle处理，最终在reduce中将最后处理后的<k,v>键值对结果通过OutputFormat重新写回到HDFS中。
前言： 都说现在是草根为尊的时代，近年来hadoop及spark技术在国内越来越流行。而且渐渐现成为企业的新宠。在DT时代全面来临之前，能提早接触大数据的技术必然能先人一步。本文作为Hadoop系列的第一篇，将HDFS和MapRed两个技术核心用2个实例简单实现一些，希望能供hadoop入门的朋友些许参考。
import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.
这里的 Local repository 就是项目保存库的位置。在这里面依次打开文件位置：
建立pom： 注：要和安装的hadoop版本一致，并且运行hdfs <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://mav
安装集群：https://michael.blog.csdn.net/article/details/114607857
在之前的文章记hadoop伪分布式安装中，我们已经成功地安装了Hadoop，并且在文章在java中通过API读写hdfs入门学习中实现了通过java代码访问hdfs文件系统，接下来就进入到了MapReduce的学习。
需求：分块读取HDFS上的大文件，比如根目录下的/hadoop-2.7.2.tar.gz
在开始编写Java程序之前，您需要确保本地计算机已经安装并启动了Hadoop和HDFS服务。
本项目实现的是：自己写一个网络爬虫，对搜狐(或者csdn)爬取新闻(博客)标题,然后把这些新闻标题和它的链接地址上传到hdfs多个文件上，一个文件对应一个标题和链接地址，然后通过分词技术对每个文件中的标题进行分词，分词后建立倒排索引以此来实现搜索引擎的功能，建立倒排索引不熟悉的朋友可以看看我上篇博客 Hadoop–倒排索引过程详解 首先 要自己写一个网络爬虫 由于我开始写爬虫的时候用了htmlparser，把所有搜到的链接存到队列，并且垂直搜索，这个工作量太大，爬了一个小时还没爬完造成了我电脑的死
Fayson在前面的文章《0553-6.1.0-如何使用Java代码同时访问安全和非安全CDH集群》，本篇文章介绍在同一Java进程中，通过多线程同时访问Kerberos认证集群和非认证集群时出现的一些异常及解决方法。
个人建议，先改一下【镜像】位置为国内的，我就没改，直接update了，玩了好几把【连连看】都没下载完毕。
前面4.1到4.3节的准备工作，本节正式进入HDFS的Java API 部分，将通过一个简单例子演示如何在Windows下通过Eclipse开发Hadoop（HDFS）应用程序，注意此部分不需要hadoop-eclipse-plugin插件。
该文章是一篇关于Java编程的文章，主要介绍了Java中的各种基础概念和常见用法，包括Java中的基本数据类型、流程控制、函数和方法、面向对象编程等内容。文章还介绍了Java中的异常处理、文件操作、网络编程等方面的内容。文章旨在帮助读者掌握Java编程的基础知识，并学会如何编写高质量的Java代码。
把程序打成jar包放到Linux上 转到目录下执行命令 hadoop jar mapreducer.jar /home/clq/export/java/count.jar hdfs://ubuntu:9000/out06/count/ 上面一个是本地文件，一个是上传hdfs位置
我们先用老版本的API编写，下一篇会用新的API，并解释区别： 环境配置： 提交Job，开发IDE所在机器环境：Windows 7，4C8G，IntelliJ IDEA 15. Hadoop集群环境：第一篇中已经提到，Linux环境的集群。
(null) entry in command string: null chmod 0644
开篇：Hadoop是一个强大的并行软件开发框架，它可以让任务在分布式集群上并行处理，从而提高执行效率。但是，它也有一些缺点，如编码、调试Hadoop程序的难度较大，这样的缺点直接导致开发人员入门门槛高，开发难度大。因此，Hadop的开发者为了降低Hadoop的难度，开发出了Hadoop Eclipse插件，它可以直接嵌入到Hadoop开发环境中，从而实现了开发环境的图形界面化，降低了编程的难度。
调试加安装了半天，怎么也没有配置好怎么通过Eclipse直接连接hdfs，最后我还是打成一个jar包放到Linux虚拟机中执行的。
使用hadoop作为分布式文件系统，hadoop是一个实现了HDFS文件系统和MapReduce的开源项目，我们这里只是使用了它的hdfs.首先从web页面上上传的文件直接调用hadoop接口将图片文件存入hadoop系统中，hadoop可以设定备份数，这样在hadoop系统中某个datanode死掉并不会造成图片不可能，系统会从其他datanode上拿到数据。
在开发Hadoop应用时，需要用到hadoop-client API来访问HDFS并进行本地调试。本篇文章则主要讲述如何使用Java代码访问Kerberos和非Kerberos环境下HDFS服务。
WordCount程序就是MapReduce的HelloWord程序。通过对WordCount程序分析，我们可以了解MapReduce程序的基本结构和执行过程。
注意：这里要说明一下-cp，我们可以从本地文件拷贝到集群，集群拷贝到本地，集群拷贝到集群。
前言 上一篇详细介绍了HDFS集群，还有操作HDFS集群的一些命令，常用的命令： hdfs dfs -ls xxx hdfs dfs -mkdir -p /xxx/xxx hdfs dfs -cat xxx hdfs dfs -put local cluster hdfs dfs -get cluster local hdfs dfs -cp /xxx/xxx /xxx/xxx hdfs dfs -chmod -R 777 /xxx hdf
"数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。
文章目录 1. 概述 2. 客户端核心类 3. IDEA创建工程项目 4. 添加maven依赖和编译打包插件 5. 创建Junit单元测试 6. 创建文件夹 7. 执行报错:客户端没有权限 8. 创建文件夹完整代码 9. 上传文件 10. 下载文件 1. 概述 HDFS在生产应用中主要是Java客户端的开发，其核心步骤是从HDFS提供的API中构造一个HDFS的访问客户端对象，然后通过该客户端对象操作（增删改查）HDFS上的文件。 2. 客户端核心类 Configuration 配置对象类，用于加载或设置参
数据集: 链接：https://pan.baidu.com/s/1rnUJn5ld45HpLhzbwYIM1A 提取码：7bsd
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摘要：本文记录了Hadoop2.2.0版本多节点集群安装过程，并做了基本配置，启动运行和测试了一个单词统计例子。
先在本地（客户端）一个文件，比如在D盘下新建一个word2.txt文件，内容随便写
这篇文章主要介绍了利用Java连接Hadoop进行编程，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴可以参考一下！
在MapReduce中要求被传输的数据能够被序列化 MapReduce中的序列化机制使用的是AVRO，MapReduce对AVRO进行了封装 被传输的类实现Writable接口实现方法即可
import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.commons.io.IOUtils; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.f
前面项目中我们是创建的java项目来演示的，但是hadoop相关的依赖太多了，不方便，本文通过maven项目来演示HDFS的java API操作
本地文件（linux）的路径要写为 file:///开头的，然后加上实际文件路径。例如：file:///home/myHadoop/test
HDFS是一个分布式文件系统，既然是文件系统，就可以对其文件进行操作，比如说新建文件、删除文件、读取文件内容等操作。下面记录一下使用JAVA API对HDFS中的文件进行操作的过程。 对分HDFS中的文件操作主要涉及一下几个类： Configuration类：该类的对象封转了客户端或者服务器的配置。 FileSystem类：该类的对象是一个文件系统对象，可以用该对象的一些方法来对文件进行操作。FileSystem fs = FileSystem.get(conf);通过FileSystem的静态
应用于：对于不同用户创建的表目录，进行文件的下载，程序中执行hadoop cat命令 下载文件到本地，随后通过ftp传至目标服务器，并将hdfs文件目录的修改时间存入mysql中。每次修改前将mysql中记录的数据，与本批次下载的HDFS文件路径修改时间对比，如果改变，则决定是否下载文件：
之前写了一篇分析MapReduce实现矩阵乘法算法的文章：Mapreduce实现矩阵乘法的算法思路 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/106646.htm
No FileSystem for scheme: hdfs 通过ipc方式访问 hdfs 出现找不到类。
mapreduce的处理过程分为2个阶段，map阶段，和reduce阶段。在要求统计指定文件中的所有单词的出现次数时， map阶段把每个关键词写到一行上以逗号进行分隔，并初始化数量为1（相同的单词hadoop中的map会自动放到一行中） reduce阶段是把每个单词出现的频率统计出来重新写回去。
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