Hadoop 运行 yarn jar 单词统计问题解决

测试单词统计时,运行yarn jar XX.jar 出现如下报错:

Caused by: java.io.IOException: Initialization of all the collectors failed. Error in last collector was :class com.sun.jersey.core.impl.provider.entity.XMLJAXBElementProvider$Text

原因是在java类中Text引用的是import com.sun.jersey.core.impl.provider.entity.XMLJAXBElementProvider.Text;

修改为import org.apache.hadoop.io.Text;

测试运行通过

时间: 2024-08-08 05:38:12

Hadoop 运行 yarn jar 单词统计问题解决的相关文章

运行Hadoop自带的wordcount单词统计程序

0.前言 前面一篇<Hadoop初体验:快速搭建Hadoop伪分布式环境>搭建了一个Hadoop的环境,现在就使用Hadoop自带的wordcount程序来做单词统计的案例. 1.使用示例程序实现单词统计 (1)wordcount程序 wordcount程序在hadoop的share目录下,如下: [[email protected] mapreduce]# pwd /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce [[email protected] mapr

再次整理关于hadoop中yarn的原理及运行

关于hadoop中yarn的运行原理整理 一:对yarn的理解 1.关于yarn的组成 大约分成主要的四个. Resourcemanager,Nodemanager,Applicationmaster,container 2.Resourcemanager(RM)的理解 RM是全局资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配. 主要由两个组件组成:调度器和应用程序管理器(ASM) 调度器:根据容量,队列等限制条件,将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序,不负责具体应用程序的相关工作,比如监控或跟

MapReduce 单词统计案例编程

MapReduce 单词统计案例编程 一.在Linux环境安装Eclipse软件 1.   解压tar包 下载安装包eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz到/opt/software目录下. 解压到/opt/tools目录下: [[email protected] tools]$ tar -zxf /opt/sofeware/eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz -C /opt/tool

搭建部署Hadoop 之Yarn

Yarn 集群资源管理系统 Yarn 角色及概念 ?Yarn 是 Hadoop 的一个通用的资源管理系统 ? Yarn 角色 – Resourcemanager – Nodemanager – ApplicationMaster – Container – Client ? ResourceManager – 处理客户端请求 – 启动 / 监控 ApplicationMaster – 监控 NodeManager – 资源分配与调度 ? NodeManager – 单个节点上的资源管理 – 处理

手动实现一个单词统计MapReduce程序与过程原理分析

[toc] 手动实现一个单词统计MapReduce程序与过程原理分析 前言 我们知道,在搭建好hadoop环境后,可以运行wordcount程序来体验一下hadoop的功能,该程序在hadoop目录下的share/hadoop/mapreduce目录中,通过下面的命令: yarn jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreducehadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar wordcount inputPath outPath 即可对输入文

Hadoop MapReduceV2(Yarn) 框架

Hadoop MapReduceV2(Yarn) 框架简介 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 MapRed

大数据阶段划分及案例单词统计

大数据阶段的重要课程划分 离线分析 : hadoop生态圈 HDFS, MapReduce(概念偏多), hive(底层是MapReduce), 离线业务分析80%都是使用hive 实时分析 : spark 数据结构 : 二叉树(面试) 动态规划, redis数据库, SSM三大框架 1. spring 2. springMVC 3. mybatis HDFSAPI HDFS创建目录 @Test public void mkdirTest() throws IOException { //1 获

Java实现单词统计

原文链接: https://www.toutiao.com/i6764296608705151496/ 单词统计的是统计一个文件中单词出现的次数,比如下面的数据源 其中,最终出现的次数结果应该是下面的显示 那么在MapReduce中该如何编写代码并出现最终结果? 首先我们把文件上传到HDFS中(hdfs dfs –put …) 数据名称:data.txt,大小是size是2G 红黄绿三个块表示的是数据存放的块 然后数据data.txt进入map阶段,会以<K,V>(KV对)的形式进入,K表示的

[Linux][Hadoop] 运行WordCount例子

紧接上篇,完成Hadoop的安装并跑起来之后,是该运行相关例子的时候了,而最简单最直接的例子就是HelloWorld式的WordCount例子.   参照博客进行运行:http://xiejianglei163.blog.163.com/blog/static/1247276201443152533684/   首先创建一个文件夹,并创建两个文件,目录随意,为以下文件结构: examples --file1.txt --file2.txt 文件内容随意填写,我是从新闻copy下来的一段英文: 执