hadoop之运行官方实例一--grep

1.在hadoop-2.9.2目录下新建一个wcinput:mkdir wcinput 2.在wcinput下新建一个文件:touch wc.input 3.vim wc.input,在wc.input中输入: hadoop yarn hadoop mapreduce gong gong 4.回到hadoop-2.9.2目录下,输入:hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar wordcount wc

前言:       毕业两年了,之前的工作一直没有接触过大数据的东西,对hadoop等比较陌生,所以最近开始学习了.对于我这样第一次学的人,过程还是充满了很多疑惑和不解的,不过我采取的策略是还是先让环境跑起来,然后在能用的基础上在多想想为什么.       通过这三个礼拜(基本上就是周六周日,其他时间都在加班啊T T)的探索,我目前主要完成的是: 1.在Linux环境中伪分布式部署hadoop(SSH免登陆),运行WordCount实例成功. http://www.cnblogs.com/Pur

转载请标明出处: http://blog.csdn.net/developer_jiangqq/article/details/50661981 本文出自:[江清清的博客] (一)前言 特别说明:群里很多童鞋都在说想Windows系统官方实例,但是官方提供的文档以及网上的例子都是OS X版本.今天特意给大家更新一下Windows版本运行官方 实例(UIExporler)全过程.俗话说学习一样新东西的时候,例如这边我们要学React Native的组件使用,那么最好的学习资料就是官方提供的材料了,

前四篇文章讲了Hadoop的配置和测试以及eclipse下的使用,有兴趣的可以先看下. 1.Hadoop流简介 用可执行文件作为Mapper和Reducer,接受的都是标准输入,输出的都是标准输出. 当一个可执行文件作为Mapper时,每一个Map任务会以一个独立的进程启动这个可执行文件,然后在Map任务运行时,会把输入切分成行提供给可 执行文件,并作为它的标准输入(stdin)内容.当可执行文件运行出结果时,Map从标准输出(stdout)中收集数据,并将其转化 为<key, value>对

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/45922715 一. RPC(remote procedure call) 不同java进程间的对象方法的调用. 一方称作服务端(server),一方称作客户端(client). server端提供对象,供客户端调用的,被调用的对象的方法的执行发生在server端. RPC是hadoop框架运行的基础. 二.通过rpc小例子获得的认识 1.服务端提供的对象必须是一个接口,接口ext

MapReduce是用于数据处理的一种编程模型,简单但足够强大,专门为并行处理大数据而设计. 1. 通俗理解MapReduce MapReduce的处理过程分为两个步骤:map和reduce.每个阶段的输入输出都是key-value的形式,key和value的类型可以自行指定.map阶段对切分好的数据进行并行处理,处理结果传输给reduce,由reduce函数完成最后的汇总. 例如从大量历史数据中找出往年最高气温,NCDC公开了过去每一年的所有气温等天气数据的检测,每一行记录一条观测记录,格式如

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本文使用的实例是位于程序安装目录的prj文件夹下Cpp_with_MFC项目,该项目包括两个工程,分别是Cpp_with_MFC工程和kernel工程 kernel工程主要有两个函数组成: 1. _initFunction(void* pArgs) ,该函数是用于kernel工程生成的dll文件被外部调用时的初始化代码,该函数内部没有实质内容. 2. _timerCallBack(void* pArgs, void* pContext),该函数为定时器回调函数,每进入一次则计数值+1,每达到50