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hadoop系列之MR经典案例分享二

案例 package com.mr.mapSideJoin; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job package com.mr.SemiJoin; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import ; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job 系列之基础系列 2,hadoop系列之深入优化 3,hadoop系列之MR的经典代码案例一

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MapReduce工作笔记——Hadoop MR Streaming通用模板

.:" echo "***********************" exit 1; fi # ${HADOOP_HOME}: HADOOP 路径 HADOOP_HOME="" HDP="$ HADOOP_HOME/bin/hadoop fs" MY_PATH=$(dirname $0) CUR_DIR=`dirname $(readlink -f $0)` Today=`date +% Y%m%d` # ${INPUT}: HDFS 输入路径 # ${OUTDIR}: HDFS 输出路径 # ${JOB_NAME}: MR JOB 命名 INPUT="" OUTDIR="" JOB_NAME $HDP -rmr $OUTDIR $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-streaming.jar \ -ne 0 ]; then echo "ERROR: Hadoop job Hubble Launcher Merge failed, quit!"

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    hadoop系列之MR的经典代码案例一

    1)IntPair类 package com.hadoop.mr.sort; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import return cmp; } return second.compareTo(tp.second); } } 2)Secondary类 package com.hadoop.mr.sort 3、二次排序(写法二) 1)IntPair类 package com.hadoop.mr.sort; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput () - second; } else { return 0; } } } 2)Secondary类 package com.hadoop.mr.sort 系列之基础系列 2,hadoop系列之深入优化 后续会讲MR join的经典案例。

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    HadoopMR程序的几种提交运行模式

    :在linux的eclipse里面直接运行main方法,但是不要添加yarn相关的配置文件,也会提交给localjobrunner执行       ----输入输出数据可以放在本地路径下(/home/hadoop /)       ----输入输出数据也可以放在hdfs中(hdfs:/centosReall-131:9000/wc/srcdata)   集群模式运行 1:将工程打成jar包,上传到服务器,然后用hadoop 命令提交  hadoop jar wc.jar cn.intsmaze.hadoop.mr.wordcount.WCRunner 程序编写好以后要打包成jar包放到hadoop集群上进行运行。 先把文件上传到linux目录,然后在该目录下使用指令将该jar分发到hadoop集群中并指定运行哪一个程序。 hadoop jar wc.jar cn.intsmaze.hadoop.mr.WCRunner(指定运行java类的完整路径)这个时候程序就执行了。

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    hadoop伪分布式之配置yarn并运行MR程序(WordCount)

    --指定MR运行在yarn上--> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property > 二、启动集群 确保NameNode和DataNode已经启动,用jps查看,若没启动,则进行启动(在hadoop-2.9.2目录下) sbin/hadoop-daemon.sh start namenode sbin/hadoop-daemon.sh start datanode ? (4)执行WordCount 之前操作参考:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12389363.html bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce /hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar wordcount /user/gong/input /user/gong/output 然后就可以看到: ?

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    hadoop伪分布式之启动HDFS并运行MR程序(WordCount)

    一、配置相关文件 在hadoop-2.9.2下etc/hadoop/core-site.xml中配置: <configuration> <! --指定hadoop运行时产生文件的存储目录--> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/module /hadoop-2.9.2/data/tmp</value> </property> </configuration> hadoop01是当前主机名。 (3) 启动DataNode sbin/hadoop-daemon.sh start datanode ? (4) 执行一个实例WordCount 在hadoop-2.9.2目录下输入: bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples

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    Hadoop离线数据分析平台实战——430MR和Hive任务Oozie部署Hadoop离线数据分析平台实战——430MR和Hive任务Oozie部署

    Hadoop离线数据分析平台实战——430MR和Hive任务Oozie部署 参考:oozie\package-info.java 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析 (MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 完成 订单分析(Hive) 完成 事件分析(Hive) 完成 MR程序Oozie workflow 由于我们的mr程序读取的是hbase中的数据结构, 所以我们采用第二种部署方式来进行mr程序的部署操作。 MR和Hive的区别(优缺点) 运算资源消耗 无论从时间,数据量,计算量上来看,一般情况下mr都是优于或者等于hive的。mr的灵活性是毋庸置疑的。 开发成本&维护成本 相比于mr每次开发&维度都需要修改代码逻辑外,hive脚本可以比较容易的进行逻辑修改和代码管理(文本),但是在超大型或者大型的生成集群上,调试hive脚本相对于调试mr成功更加复杂和困难

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    by:Mr . zeng

    【在2D绘图当中的应用】 by:Mr .zeng Mr zeng :“因为反比例函数图像是有y轴的,可用Exclusions试试” “Exclusions

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    腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-HadoopMR&Hive篇

    腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-HadoopMR&Hive篇 腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-Hadoop之Spark篇 Hadoop/Spark读写ES之性能调优 ES-Hadoop 是 Elastic 官方推出的一个用于对接 Hadoop 生态的工具,使得用户可以使用 Mapreduce(MR)、Spark、Hive 等工具处理 ES 上的数据。 [ES-Hadoop] 利用ES-Hadoop 组件,可以将 ES 作为 MR/Spark/Hive 等大数据处理引擎的“数据源”,在大数据计算存储分离的架构中扮演存储的角色。 ; import org.elasticsearch.hadoop.mr.EsOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.Tool; import org.apache.hadoop.util.ToolRunner 组件,在hive和MR上进行数据的查询和写入。

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    MR处理流程

    最近看了些MR的内容,用图表记录下来: ? mr处理流程.png 参考文章: 1、http://zheming.wang/blog/2015/05/19/3AFF5BE8-593C-4F76-A72A-6A40FB140D4D/

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    LTE--MR测量

    1.MR概述 ----测量是TD-LTE系统的一项重要功能。系统中需要使用测量结果完成诸如小区选择重选及切换等事件的触发,同时,针对大量测量数据的统计分析也可用于对发现网络问题。 3.测量报告文件中包含的测量字段----MR上报测量字段列表 ?? 取值范围:从-∞到-120dBm一个区间,对应MR.RSRP.00;从-120dBm到-115dBm为一个区间,对应MR.RSRP.01;从-115dBm到-80dBm每1dB一个区间,对应MR.RSRP .02到MR.RSRP.36;从-80dBm到-60dBm每2dB一个区间,对应MR.RSRP.37到MR.RSRP.46;大于-60dBm一个区间,对应MR.RSRP.47,依此类推,如下表:测量报告统计数据测量数据区间分布

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    XR科普之——MR

    虽然事后种种迹象表明这是后期做出的特效,不过这也算是人们初次正式接触到MR这个概念。 “重绘”是MR的关键词 MR的概念不需要过多的解释,在理解VR、AR的基础上,就很容易理解MR。 这么来看,MR更像是AR和VR的结合,并更好地发挥了AR的优势。 和AR的区别 目前讨论最多的是AR和MR的区别,极端人士直接将AR等同于MR,认为强调AR与MR不同的更多的是厂家的商业营销手段。 MR已经在各行各业全面开花,不论是工业、制造业还是军事、教育领域等,都能最直观的体现MR的价值。 试装宝家居MR试装体验中心,消费者可以1分钟绘制户型图,1:1的产品试装,借助MR设备身临其境体验未来的家。 MR+娱乐:神奇特效,增强互动 MR技术越来越多地出现在娱乐节目上。 综上所述,MR的应用范围是很广阔的,未来AR/MR的产值也将远超VR。

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    MR调优实战

    如何给一个MR任务分配资源将大大影响其运行性能。 参数7-10是设置mr内存的,oom了可以调大,想提高并发,可以调小。 在了解了MR shuffle流程之后,只需要对shuffle流程中各个环节的参数进行适当配置,就能有效加速shuffle的执行过程。 默认0.66 三、调优实战(一次帮助用户调优的经历) 用户场景是离线计算一些报表数据,通过hive启动mr任务计算存放于cos上的数据。其中有一条sql计算的数据量大概有1T左右。

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    综述:VR、AR、MR、CR

    VR、AR、MR、CR 对照表: 简称 英文全称 中文全称 从属关系 画面 定义 所需设备 产品应用 eyes 人眼 裸眼画面 VR Virtual Reality 虚拟现实 纯虚拟数字画面 由于AR是现实场景和虚拟场景的结合,所以基本都需要摄像头,在摄像头拍摄的画面基础上,结合虚拟画面进行展示和互动,比如GOOGLE GLASS这些 Google Glass、HoloLens MR Mediated MR MixedReality 混合现实 Mediated Reality的一个真子集 数字化现实+虚拟数字画面 包括增强现实和增强虚拟,指的是合并现实和虚拟世界而产生的新的可视化环境。 ---- 简而言之: VR + 现实 = AR AR + VR = MR ---- ----

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    java -jar运行MR程序

    1、一般的做法都是使用hadoop jar的形式提交任务。 vi bin/hadoop.jar ? image.png 其实内部调用了RunJar.java 用来读取hadoop环境参数,配置文件等。 2、现在想用单纯的java -jar来提交MR任务到yarn也是可行的 3、打个胖包。 ? image.png 6、指定本程序的jar包所在的本地路径 //job.setJarByClass(WordcountDriver.class); job.setJar("/home/hadoop

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    利用Sql处理MR栅格数据

    这里的写法就是: # 写法1 concat(mr.`中心经度`,'_',mr.`中心纬度`) AS `栅格中心经纬度标记` # 写法2 concat_ws('_',mr.`中心经度`,mr. `中心经度`,'_',mr.`中心纬度`) AS `栅格中心经纬度标记`, -- concat_ws('_',mr.`中心经度`,mr. `中心纬度`) AS `栅格中心经纬度标记`, round( 100 - mr.`RSRP<=-110占比`,2) AS `RSRP覆盖率`, mr. `MR总点数` AS `栅格总采样点数`, SUBSTRING_INDEX(mr.`栅格内主服务小区CGI`,';',1) as 小区1ECGI, SUBSTRING_INDEX(mr. `栅格内主服务小区采样点数量`,';',1)-SUBSTRING_INDEX(mr.

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    1.5 VR扫描:索尼发布PS VR 2头显;ThirdEye发布消费级MR眼镜Razor MR

    VRPinea 1月5日讯)今日重点新闻:索尼在今日的CES 2022大会上,公布了PlayStation VR2头显的细节信息;AR头显解决方案提供商ThirdEye近日宣布,将在今年下旬推出首款消费级MR 头显设备Razor MR Glasses;在CES 2022即将召开前,松下展示了VR眼镜Megane X、可穿戴冷热设备Pebble Feel、防漏音功能麦克风mutalk三款产品。 02 ThirdEye发布 消费级MR眼镜Razor MR AR头显解决方案提供商ThirdEye近日宣布,将在今年下旬推出首款消费级MR头显设备Razor MR Glasses。 据了解,Razor MR Glasses可折叠,重量仅为85克,支持分体模式,采用Birdbath光学方案,支持屈光调节(0-500°),刷新率为70Hz,FOV是 43°,配备双定向音响系统。 功能方面,Razor MR Glasses可用来接打电话、社交互动。其也能提供智能助手功能,适用于健身、观影、游戏、远程医疗、远程协作等场景。 VRPinea独家点评:外观好像Rokid Air啊。

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    HDFS和MR的配置和使用

    一、分布式HDFS的安装和启动 ①在$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml文件 <configuration> <property> <name>fs.defaultFS 只需要格式化一次) 命令:hadoop namenode -format 目的: ①生成/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp目录 ②在目录中生成fsimage_0000000000000000000 文件 ③启动Namenode hadoop-daemon.sh start namenode 启动datanode hadoop-daemon.sh start datanode ④查看 Jps 二、在YARN上运行MR ①修改 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml文件 <property> <name>mapreduce.framework.name </name> <value>yarn</value> </property> ②启动YARN 配置RM到底在哪个机器启动 修改 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

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    本地Eclipse提交MR程序到Yarn

    (Shell.java:561) at org.apache.hadoop.util.Shell.run(Shell.java:478) at org.apache.hadoop.util.Shell createApplicationSubmissionContext 3、手工修改YARNRunner适配Linux系统, // Construct necessary information to start the MR :$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/*:$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/lib/*:$HADOOP_HDFS_HOME /share/hadoop/hdfs/*:$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/*:$HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/*: $HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME

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    重要 | mr使用hcatalog读写hive表

    那么这个时候假如是mr作业读取hive的表数据的话,我们又要重新去写mr并且重新部署。这个时候就很蛋疼。hcatalog帮我们解决了这个问题,有了它我们不用关心hive中数据的存储格式。 hcatalog使得hive的元数据可以很好的被其它hadoop工具使用,比如pig,mr和hive。 Mapper { @Override protected void map(WritableComparable key, HCatRecord value, org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context

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