为了简化执行作业的命令行。Hadoop它配备了一些辅助类。GenericOptionsParser它是一类。经常用来解释Hadoop命令行选项，并根据需要。至Configuration采取相应的对象设置值。
在本地完成MapReduce程序的开发后，打包提交到服务器上，然后在命令行使用hadoop jar命令运行，并在运行时动态的指定参数（如：Map和Reduce的内、资源池等参数）。通过在命令行添加“-D mapreduce.job.queuename=资源池名”的方式来指定。本篇文章Fayson主要讲述动态指定MapReduce作业参数无效问题分析。
启动hbase时问题列表： 1 查看hbase-hadoop-master-ubuntu118.log，发现其中的错误为 2012-09-02 22:59:58,099 INFO org.apache.hadoop.hbase.ipc.HBaseRpcMetrics: Initializing RPC Metrics with hostName=HMaster, port=60000 2012-09-02 22:59:58,217 ERROR org.apache.hadoop.hbase.master.H
1、window操作系统的eclipse运行wordcount程序出现如下所示的错误: Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Native Method)
将之前的项目中的Resource中的除了log4j配置其他的文件全部删除。同时，添加本地库（就是之前从集群中拷贝下来的Hadoop文件夹），添加其目录下的share/hadoop中的所有文件作为一个library，如下所示：
链接： https://pan.baidu.com/s/1cFbcj5tz5Gy6AljgpPBTyg
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
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。
一、统计好友对数（去重） 1.1、数据准备 joe, jon joe , kia joe, bob joe ,ali kia, joe kia ,jim kia, dee dee ,kia dee, ali ali ,dee ali, jim ali ,bob ali, joe ali ,jon jon, joe jon ,ali bob, joe bob ,ali b
重点关注这句“19/05/14 18:26:55 INFO metrics.MetricsUtil: Unable to obtain hostName java.net.UnknownHostException: hadoop101: hadoop101: Temporary failure in name resolution”，其为hostname可能存在问题，因此去查看/etc/sysconfig/network文件和/etc/hosts文件，发现其network文件中的“HOSTNAME=”后多打了一个空格，把其去掉，即可，问题解决
import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
前言 前面一篇介绍了Java怎么去查看数据块的相关信息和怎么去查看文件系统。我们只要知道怎么去查看就行了！接下来我分享的是Hadoop的I/O操作。 在Hadoop中为什么要去使用压缩（Com
前言 上一篇我分享了Hadoop的压缩和编解码器，在我们开发的过程中其实是经常会用到的，所以一定要去掌握。这一篇给大家介绍的是Hadoop的数据完整性！ Hadoop用户在使用HDFS储存和处理数据不会丢失或者损坏，在磁盘或者网络上的每一个I/O操作不太可能将错误引入自己正在读/写的数据中，但是如果 在处理的数据量非常大到Hadoop的处理极限时，数据被损坏的概率还是挺大的。 一、数据完整性概述 检测数据是否损坏的常用措施是：在数据第一次引入系统时计算校验和并在数据通过一个不可靠的同道
前面一篇介绍了Java怎么去查看数据块的相关信息和怎么去查看文件系统。我们只要知道怎么去查看就行了！接下来我分享的是Hadoop的I/O操作。
上一篇我分享了Hadoop的压缩和编解码器，在我们开发的过程中其实是经常会用到的，所以一定要去掌握。这一篇给大家介绍的是Hadoop的数据完整性！
执行命令时注意参数位置，正确的执行命令应该是如下（假如打包的jar放在hadoop根目录下的mylib，jar名称为groutcount）：
从上面的文件格式与内容，有可能是出现用户名和好友名交换位置的两组数据，这时候这就要去重了。
hadoop的map是具有输出自动排序功能的~继续学习~ import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapre
前言 我们知道HDFS集群中，所有的文件都是存放在DN的数据块中的。那我们该怎么去查看数据块的相关属性的呢？这就是我今天分享的内容了 一、HDFS中数据块概述 1.1、HDFS集群中数据块存放位置 我们知道hadoop集群遵循的是主/从的架构，namenode很多时候都不作为文件的读写操作，只负责任务的调度和掌握数据块在哪些datanode的分布， 保存的是一些数据结构，是namespace或者类似索引之类的东西，真正的数据存储和对数据的读写是发生在datanode里的。 找到${HADOO
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。
原因在异常中已经很明显了：没有找到类 org.apache.commons.lang.StringUtils 也就是说Sqoop中没有这个类或者包含这个类的jar包。但是我查看lib目录下的jar包，是包含commons-lang3的。上网查到因为Sqoop版本大部分是支持2 的。
注意：输入路径path[]放在桌面，每台电脑的用户名不同，桌面路径也有所不同，注意自己的路径
hadoop jar original-mapreduce-1.0-SNAPSHOT.jar com.czxy.Test01.WordCountDriver （这个jar后面就是你 Copy的 Reference）
我们知道HDFS集群中，所有的文件都是存放在DN的数据块中的。那我们该怎么去查看数据块的相关属性的呢？这就是我今天分享的内容了
Oracle: Connection Reset Errors 错误代码 11/05/26 16:23:47 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201105261333_0002_m_000002_0, Status : FAILED java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.sql.SQLRecoverableException: IO Error: Connection res
Hadoop使用学习笔记 2. 基本Map-Reduce工作配置与原理（下） 之前的任务： 用新的API如下： package com.hash.test.hadoop.mapred; imp
本文介绍了Nutch引擎的基本架构和实现流程，分为三个主要部分：网络爬虫、索引和检索。网络爬虫负责网页抓取，利用URL管理器从互联网上获取网页；索引部分负责对网页内容进行解析、提取、存储，生成索引数据库；检索部分负责提供检索服务，根据用户查询在索引库中快速检索匹配的网页，并返回给用户。
在CDH集群中我们需要将Hive表的数据导入到RDBMS数据库中，使用Sqoop工具可以方便的将Hive表数据抽取到RDBMS数据库中，在使用Sqoop抽取Hive Parquet表时作业执行异常。
首先考虑表的自连接，其次是列的设置，最后是结果的整理. 文件内容： import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.ha
将在idea里的java代码放在VMware里运行，具体操作步骤 java代码与在idea里的差不多，只有WordCountDriverLinux 做了一点改变 其他的代码参考 MapReduce编程初体验（idea）：统计一个文档里的单词个数
27 41 39 29 51 45 24 28 56 52 29 51 18 25 19 10 52 37 18 25 23 52 19 33 59 24 39 58 51 12
我们知道，从单线程编程到多线程编程，程序结构复杂度增大了。类似的，从单机程序到分布式程序，程序结构的复杂度也增大了。这是问题的复杂环境决定的。 所以，很多初学者更接触分布式编程时，望而却步、知难而退了。可事实上，Hadoop是一个很易用的分布式编程框架，经过良好封装屏蔽了很多分布式环境下的复杂问题，因此，对普通开发者来说很容易，容易到可以依照程序模版，照葫芦画瓢。 下面代码即是Hadoop的MapReduce程序模版，其中使用了Hadoop辅助类，通过Configured的getConf()方法获取Configuration对象，重写Tool接口的run方法，实现Job提交功能。 这样就可以实现代码与配置隔离，修改MapReduce参数不需要修改java代码、打包、部署，提高工作效率。
前面的一篇给大家写了一些MapReduce的一些程序，像去重、词频统计、统计分数、共现次数等。这一篇给大家介绍的是关于Combiner优化操作。
前言 前面的一篇给大家写了一些MapReduce的一些程序，像去重、词频统计、统计分数、共现次数等。这一篇给大家介绍的是关于Combiner优化操作。 一、Combiner概述 1.1、为什么需要Combiner 我们map任务处理的结果是存放在运行map任务的节点上。 map处理的数据的结果在进入reduce的时候，reduce会通过远程的方式去获取数据。 在map处理完数据之后，数据量特别大的话。reduce再去处理数据它就要通过网络去获取很多的数据。 这样会导致一个问题是：大量的数据
大多数人通常使用通过静态 main 方法执行驱动程序代码创建他们的 MapReduce 作业。这种实现的缺点是大多数特定的配置（如果有的话）通常都是硬编码的(例如：设置Reducer的个数)。如果需要随时修改一些配置属性（例如：修改Reducer数量），就必须修改代码，然后重新构建你的jar文件并重新部署应用程序。这种方式很浪费时间。这可以通过在 MapReduce 驱动程序代码中实现 Tool 接口来避免。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/107708.html原文链接：https://javaforall.cn
对于java来说，读取本地文件再正常不过。但是对于mapreduce程序来说，读取本地文件常常会陷入误区。本地明明有这个文件，在本地运行jar包，mapreduce为什么读不到？因为我们知道，mapreduce程序本来就不是在本地执行的，程序会分布式的在各个机器上执行，你当然读不到文件，那所谓的“本地文件”就不叫“本地文件”，当然只有一个例外：你的hadoop集群是伪集群。 比如下面的示例： package test; import java.io.BufferedReader; import jav
先说下业务需求吧，有个系统日志文件，记录系统的运行信息，其中包含DEBUG、INFO、WARN、ERROR四个级别的日志，现在想要看到所有WARN级别的日志不看别的级别日志，并且只看时间和级别。
我们可能会有些需求要求MapReduce的输出全局有序，这里说的有序是指Key全局有序。但是我们知道，MapReduce默认只是保证同一个分区内的Key是有序的，但是不保证全局有序。基于此，本文提供三种方法来对MapReduce的输出进行全局排序。
最近考虑到这样一个需求： 需要把原始的日志文件用hadoop做清洗后，按业务线输出到不同的目录下去，以供不同的部门业务线使用。 这个需求需要用到MultipleOutputFormat和MultipleOutputs来实现自定义多目录、文件的输出。 需要注意的是，在hadoop 0.21.x之前和之后的使用方式是不一样的： hadoop 0.21 之前的API 中有 org.apache.hadoop.mapred.lib.MultipleOutputFormat 和 org.apache
从HBASE读取清洗过的数据，写入到mysql的表中 NewInstallUserRunner.java 计算新增用户入口类 NewInstallUserRunner的所有属性方法 main方法：
MapReduce主要包括两个阶段：一个是Map，一个是Reduce. 每一步都有key-value对作为输入和输出。
先说下业务需求吧，有个系统日志文件，记录系统的运行信息，其中包含DEBUG、INFO、WARN、ERROR四个级别的日志，现在想要看到所有级别各有多少条记录。
《HADOOP权威指南 第3版 》教程中有个经典例子，既是温度统计。作者Tom White在书中写了程序和讲解了原理，认为读者们都会MapReduce程序的基本环境搭建部署，所以这里轻描淡写给带过了，对于初学者来说，这是一个“天坑”，程序跑步起来，也就消磨了Hadoop初学者的兴趣和意志。
可等Hadoop退出安全模式后再执行HBase命令，或者手动退出Hadoop的安全模式
java.net.ConnectException: Call From node4/192.168.179.143 to node4:8032 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see: http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused
本篇博客小菌为大家带来的是MapReduce的自定义分区与ReduceTask内容的分享(ReduceMap具体计算流程见《MapReduce中shuffle阶段概述及计算任务流程》)。
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。
假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在 HDFS 中, 需要用 MapReduce 程 序来实现以下 SQL 查询运算
3. WordCount 需求: 在一堆给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数 Step 1. 数据格式准备 1.1 创建一个新的文件 cd /export/servers vim wordcount.txt 1.2 向其中放入以下内容并保存 hello,world,hadoop hive,sqoop,flume,hello kitty,tom,jerry,world hadoop 1.3 上传到 HDFS hdfs dfs ‐mkdir /wordcount/ hdfs dfs
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