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。
链接: https://pan.baidu.com/s/1cFbcj5tz5Gy6AljgpPBTyg
一.SparkSQL相关 在执行insert 语句时报错,堆栈信息为:FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。 原因:由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载,如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG 解决方法:hdfs存在不从缓存加载的解决方式,在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs.impl.disable.cache=true即可 在执行Spark过程中抛出:Failed to big
安装集群:https://michael.blog.csdn.net/article/details/114607857
官网 http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/api/index.html
(null) entry in command string: null chmod 0644
数据集: 链接:https://pan.baidu.com/s/1rnUJn5ld45HpLhzbwYIM1A 提取码:7bsd
数据集: 链接:https://pan.baidu.com/s/1rnUJn5ld45HpLhzbwYIM1A
OutputFormat是MapReduce输出的基类,所有实现MapReduce输出都实现了OutputFormat接口。下面介绍几种常见的OutputFormat实现类。
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.
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。
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。
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
我们采用MapJoin的方式实现,将较小的表pd表加载到缓存中,保存到map集合中,然后Mapper中的map方法处理order表,将pid替换为pname
"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。
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
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。
Map端的主要工作:为来自不同表或文件的key/value对,打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为val,最后进行输出。
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
Hadoop总结 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 210
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。
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:
数据切片:数据切片只是在逻辑上对输入进行分片,并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。
//显示Hadoop文件系统中一组路径的文件信息 //我们可以用这个程序来显示一组路径集目录列表的并集 package com;
本篇博客小菌为大家带来的是MapReduce中reduce端join与map端join算法的实现。
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
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
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
MapReduce报错:「MKDirs failed to create file」 0. 写在前面 1. 程序代码及报错信息 输入、输出路径 程序代码 报错信息 2. 查找资料 3. 原因分析 4. 参考 ---- 📷 ---- 0. 写在前面 Linux:Ubuntu Kylin16.04 Hadoop:Hadoop2.7.2 1. 程序代码及报错信息 输入、输出路径 zhangsan@hadoop01:/$ ll | grep input drwxr-xr-x 3 zhangsan zhang
如果利用mapreduce过程的自动排序,只能实现根据第一列排序,现在需要自定义一个继承自WritableComparable接口的类,用该类作为key,就可以利用mapreduce过程的自动排序了。代码如下:
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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
ERROR Shell:396 - Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.
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。
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。
在windows 环境中搭建简单的基于hadoop 的spark 环境,进行本地化测试。
Map Side Join package MapJoin; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.h
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
但 Java 在后期版本中引入了 java.nio.file 库来提高 Java 对文件操作的能力。还增加的流的功能,似乎使得文件变成更好用了。所以本章,我们就来主要介绍 java.nio.file 中常用的类和模块,大致如下:
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!
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
这个比较简单,安装原生的 Python 或者 Anaconda 都可以,至于步骤这里就不多说了。
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
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。
第4章 HDFS的Java API 4.7 Java API封装类 package cn.hadron.hdfsDemo; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSys
5万人关注的大数据成神之路,不来了解一下吗? 5万人关注的大数据成神之路,真的不来了解一下吗? 5万人关注的大数据成神之路,确定真的不来了解一下吗? 欢迎您关注《大数据成神之路》 image.png 分享两段代码,可以直接在项目中复用: Map Side Join package MapJoin; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.net.UR
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。
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
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