运行 Hadoop 的 MapReduce 示例卡住了【已解决】

本篇博客将围绕Hadoop伪分布安装+MapReduce运行原理+基于MapReduce的KNN算法实现这三个方面进行叙述. (一)Hadoop伪分布安装 1.简述Hadoop的安装模式中–伪分布模式与集群模式的区别与联系. Hadoop的安装方式有三种:本地模式,伪分布模式,集群(分布)模式,其中后两种模式为重点,有意义 伪分布:如果Hadoop对应的Java进程都运行在一个物理机器上,称为伪分布 分布:如果Hadoop对应的Java进程运行在多台物理机器上,称为分布.[集群就是有主有从] 伪

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce 架构 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobCli

一.MapReduce概念 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架: Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上. 1.1 为什么要MapReduce 1)海量数据在单机上处理因为硬件资源限制,无法胜任 2)而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行,将极大增加程序的复杂度和开发难度 3)引入mapreduce框架后,开发人员可以将绝大部分工作集

简介 本文介绍了Hadoop自0.23.0版本后新的MapReduce框架(Yarn)原理,优势,运行机制和配置方法等,着重介绍新的yarn框架相对于原框架的差异及改进,并通过Demo示例详细介绍了在新的Yarn框架下搭建和开发Hadoop程序的方法.读者通过本文中新旧Hadoop MapReduce框架的对比,更深刻理解新的yarn框架技术与那里和设计思想,文中的Demo代码经过微小修改既可用于用户基于Hadoop新框架的实际生产环境. Hadoop MapReduceV2(Yarn)框架简介

Hadoop安装 现在最新版为2.7.2,使用下面的链接下载: https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.2/hadoop-2.7.2.tar.gz 下载后使用下面的命令解压: tar zxf hadoop-2.7.2.tar.gz 进入解压后的目录,通过下面的命令,检查Hadoop是否可正常执行: hadoop version 看到类似如下信息,即可正常使用: Hadoop 2.7.2 Subversion https:/

用PHP写hadoop的mapreduce程序 Hadoop本身是Java写的,所以,给hadoop写mapreduce,人们会自然地想到java 但hadoop里面有个contrib叫做hadoop streaming,这是一个小工具,为hadoop提供streaming支持,使得任何支持标准IO (stdin, stdout)的可执行程序都能成为hadoop的mapper 或者 reducer 例如:hadoop jar hadoop-streaming.jar -input SOME_IN

最近在做数据分析的时候,需要在mapreduce中调用c语言写的接口,此时就需要把动态链接库so文件分发到hadoop的各个节点上,原来想自己来做这个分发,大概过程就是把so文件放在hdfs上面,然后做mapreduce的时候把so文件从hdfs下载到本地,但查询资料后发现hadoop有相应的组件来帮助我们完成这个操作,这个组件就是DistributedCache,分布式缓存,运用这个东西可以做到第三方文件的分发和缓存功能,下面详解: 如果我们需要在map之间共享一些数据,如果信息量不大,我们可

MaxTemperature.java package cn.kissoft.hadoop.week05; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.Fi

1.HDFS(分布式文件系统体系) 1.1.NameNode:(名称节点) Hdfs的守护程序 记录文件是如何分割成数据块的,以及这些数据块被存储到了哪些节点上 对内存和I/O进行集中管理 是个单点,发生故障将使集群崩溃 1.2.SecondaryNamenode(辅助名称节点):发生故障进行人工的设置才能实现集群崩溃的问题 监控HDFS状态的辅助后台程序 每个集群都有一个 与NameNode进行通讯,定期保存HDFS元数据快照 与NameNode故障可以作为备用NameNode使用 1.3.D