一、概述
十载的建德网站建设经验,针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务,响应快,48小时及时工作处理。营销型网站的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同,自动调整建德建站的显示方式,使网站能够适用不同显示终端,在浏览器中调整网站的宽度,无论在任何一种浏览器上浏览网站,都能展现优雅布局与设计,从而大程度地提升浏览体验。成都创新互联公司从事“建德网站设计”,“建德网站推广”以来,每个客户项目都认真落实执行。1.实验使用的Hadoop集群为伪分布式模式,eclipse相关配置已完成;
2.软件版本为hadoop-2.7.3.tar.gz、apache-maven-3.5.0.rar。
二、使用eclipse连接hadoop集群进行开发
1.在开发主机上配置hadoop
①将hadoop-2.7.3.tar.gz解压到本地主机上
②使用windows版本的hadoop中的bin替换目标中的bin文件夹
③配置windows上的hadoop环境变量
2.在eclipse上配置hadoop集群信息
①在eclipse中添加hadoop路径
②配置hadoop集群访问信息
3.在hadoop集群中取消权限验证
hdfs-site.xmldfs.permissions false
4.创建一个文件测试连接权限
5.安装maven
①将maven解压到开发主机上
②在eclipse上添加maven路径
5.新建maven工程
6.修改maven配置文件(maven/pom.xml)
org.apache.hadoop hadoop-client 2.7.3 junit junit 3.8.1 test
7.新建一个类用于测试(WordCount)
import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 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.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper
8.配置WordCount
①将log4j.properties移动到WordCount类下
②设置WordCount的运行自变量
8.运行测试
三、jar包的导出与提交执行
1.导出WordCount
2.将导出的jar包上传到hadoop集群
[hadoop@hadoop ~]$ ls wc.jar
3.运行
[hadoop@hadoop ~]$ hadoop jar wc.jar WordCount /user/hadoop/input/* /user/hadoop/output/out 17/09/06 22:36:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop/192.168.100.141:8032 17/09/06 22:36:57 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1 17/09/06 22:36:58 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1 17/09/06 22:36:58 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1504744740212_0001 17/09/06 22:36:59 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1504744740212_0001 17/09/06 22:36:59 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://hadoop:8088/proxy/application_1504744740212_0001/ 17/09/06 22:36:59 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1504744740212_0001 17/09/06 22:37:36 INFO mapreduce.Job: Job job_1504744740212_0001 running in uber mode : false 17/09/06 22:37:36 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 17/09/06 22:38:26 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0% 17/09/06 22:38:42 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100% 17/09/06 22:38:46 INFO mapreduce.Job: Job job_1504744740212_0001 completed successfully
4.查看运行结果
[hadoop@hadoop ~]$ hdfs dfs -cat /user/hadoop/output/out/part-r-00000 "AS 1 "GCC 1 "License"); 1 & 1 'Aalto 1 'Apache 4 'ArrayDeque', 1 'Bouncy 1 'Caliper', 1 'Compress-LZF', 1 ……
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