错误1：(null)entryincommandstring:nullchmod0700这是由于安装的hadoop没有相应的hadoop.dll文件和winutils.exe（官网的hadoop一般就都没有这种两个文件，所以需要从网上下载一个，然后把它加到C：\windows\system32下）并且放到你的hadoop安装目录的bin文件夹下 这个问题解决之

我一直在从单个JAR文件在hadoop集群上运行多个mapreduce作业.JAR的Main接受XML文件作为命令行参数.XML文件包含每个作业(名称-值属性对)的输入和输出路径,我使用它们来配置每个mapreduce作业.我可以像这样将路径加载到配置中Configurationconfig=newConfiguration(fal

实验原理MapReduce采用的是“分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个从节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单来说，MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总“。1.MapReduce的工作原理在分布式计算中，MapReduce框架负责处理

我开发了一个Mapreduce应用程序,用于根据DonaldMiner编写的书来确定用户的第一次和最后一次评论以及该用户的评论总数.但是我的算法的问题是减速器.我已根据用户ID对评论进行了分组.我的测试数据包含两个用户ID,每个用户ID在不同的日期发布3条评论.因此共有6行.因此,我的reduce

实验步骤切换目录到/apps/hadoop/sbin下，启动hadoop。   cd /apps/hadoop/sbin  ./start-all.sh  2.在linux上，创建一个目录/data/mapreduce1。   mkdir -p /data/mapreduce1  3.切换到/data/mapreduce1目录下，自行建立文本文件buyer_favorite1。

启动hive错误：Exceptioninthread"main"java.lang.IllegalArgumentException2018-03-2015:19:07 Gethin_H 阅读数1357更多分类专栏： Hive 启动hive时报错了报错信息：Exceptioninthread"main"java.lang.IllegalArgumentException:java.net.U

下载hadoop-2.7.7网址如下https://www-eu.apache.org/dist/hadoop/core/移动到/opt路径下在/opt下新建一个文件夹，名为appmkdirapp将/opt下的hadoop-2.7.7.tar.gz解压到/opt/app下tar-xzvfhadoop-2.7.7.tar.gz-C/opt/app

我有一个非常简单的Java代码,可以从hdfs中读取数据try{InputStreams=newGzipCompressorInputStream(hdfsFileSystem.open(filePath),false);ByteStreams.copy(s,outputStream);s.close();}catch(Exceptionex){logger.error("Problemwithfile"+

我正在使用hadoop处理xml文件,所以我已经在python中编写了mapper文件,reducer文件.假设需要处理的输入是test.xml<report><report-namename="ALL_TIME_KEYWORDS_PERFORMANCE_REPORT"/><date-rangedate="AllTime"/><table><columns><co

参考自林子雨大数据教学：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/hadoop-build-project-using-eclipse/整个过程按照实验要求第一步创建文件夹；放入文本文件，填入一下数据。10004812010-04-0416:54:3110015972010-04-0715:07:5210015602010-04-0715:08:2710013682010-04-0808:20:3

我在IntellijIdea本地有一个maven项目,我想将其设置为使用我在虚拟机上安装的Hadoop.有什么建议吗？我在本地有Windows8.1,在虚拟机上有Ubuntu12.0.4.我已经在那里安装了Hadoop及其工作原理.编辑：VM上的Hadoop设置：core-site.xml<configuration><property><name>hadoop.tmp

设置Hadoop2.2.尝试删除不推荐使用的APIJobjob=newJob(conf,"wordcount");来自示例Wordcount(Hadoop随附)here将已弃用的API替换为编辑：Jobjob=Job.getInstance(conf,"wordcount");编译错误是Job.getInstancecannotberesolvedtoatype.已经

压抑了这么久了，是时候来一啵活动了。  为了感谢朋友们一直以来的支持，今天米兜得到一位既是主编也是粉丝的支持，将赠送来自这位朋友编写的一本书籍《Hive数据仓库企业级应用》。此书真心推荐朋友们阅读。本次赠书活动规则：第一阶段：11月2日-11月8日，将从点击本文在看且转发朋友

石家庄铁道大学2019年秋季  2017 级课堂测试试卷—数据清洗课程名称： 大型数据库应用技术  任课教师：王建民  考试时间： 100 分钟 Result文件数据说明：Ip：106.39.41.166,（城市）Date：10/Nov/2016:00:01:02+0800,（日期）Day：10,（天数）Traffic:54,（流量）Type:video,（类型：视频vid

前言：现在开始安装Hadoop啦。注意，每一个节点的安装和配置是相同的。实际工作中，通常在master节点上完成安装和配置后，然后将安装目录复制到其他节点即可。这里所有操作都是root用户权限1.下载Hadoop安装登录进入http://hadoop.apache.org/hadoop官网下载自己的Hadoop版本（这里

一.准备工作1.hadoop,hive,hbase集群安装HADOOP_HOME=/soft/hadoop/hadoop-2.9.2HBASE_HOME=/soft/hbase/hbase-2.1.6HIVE_HOME=/soft/hive/apache-hive-2.3.6-binSQOOP_HOME=/soft/sqoop/sqoop-1.99.7-bin-hadoop200JAVA_HOME=/soft/jdk/jdk1.8.0_211exportHADOOP_COMMON_HOM

1、统一安装jdk这里准备4台虚拟机，给其他三台都安装jdk分别更改hostname为slave1、slave2、slave3.   vim/etc/sysconfigetworkhostnameslave1统一更改hosts文件vim/etc/hostsIPmasterIP slave1IP slave2IP slave3vim/etc/sysconfig/selinux配置关闭防火墙

packagetest;importjava.io.IOException;importjava.text.ParseException;importjava.text.SimpleDateFormat;importjava.util.Date;importjava.util.Locale;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.

我是HDFS和MapReduce的新手,正在尝试计算调查统计信息.输入文件的格式为：年龄点性别类别-所有这4个数字都是数字.这是正确的开始吗？publicstaticclassMapClassextendsMapReduceBaseimplementsMapper<IntWritable,IntWritable,IntWritable,IntWritable>{pri

Hadoop机架感知1.背景Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效，数据文件默认在HDFS上存放三份，存储策略为本地一份，同机架内其它某一节点上一份，不同机架的某一节点上一份。这样如果本地数据损坏，节点可以从同一机架内的相邻节点拿到数据，速度肯定比从跨机架节点上拿数据要快；同时，如果整

packagetiqu;importjava.io.IOException;importjava.text.ParseException;importjava.text.SimpleDateFormat;importjava.util.Date;importjava.util.Locale;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.

一.大数据技术产生的背景1.计算机和信息技术（尤其是移动互联网）的迅猛发展和普及，行业应用系统的规模迅速扩大（用户数量和应用场景，比如facebook、淘宝、微信、银联、12306等），行业应用所产生的数据呈爆炸式增长。2.动辄达数数百PB甚至EB（1EB=1024PB=1024*1024TB）规模的数据已远超出

求平均数是MapReduce比较常见的算法，求平均数的算法也比较简单，一种思路是Map端读取数据，在数据输入到Reduce之前先经过shuffle，将map函数输出的key值相同的所有的value值形成一个集合value-list，然后将输入到Reduce端，Reduce端汇总并且统计记录数，然后作商即可。具体原理如下图所示：系

一、hdfsnamenodeHA1、概述​在hadoop1.0的时候，hdfs集群中namenode存在单点故障的问题，当namenode不可用的时候，就会导致整个hdfs集群服务不可用。另外如果需要临时对namenode进行设计或者其他操作时，停掉namenode之后，hdfs集群也无法使用了。​通过HA的方式，可以一定程度上解

packageorg.apache.hadoop.examples;importjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.NullWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;import

>1、hadoop-env.sh配置exportJAVA_HOME=(jdk安装地址)>2、hdfs-site.xml配置文件<此新名称服务的逻辑名称><property><name>dfs.nameservices</name><value>mycluster</value></property><名称服务中每个NameNode的唯一标识符><property&gt

学习Hadoop搞明白Shuffle的原理是非常重要的，然而相信很多人看了《Hadoop权威指南4》好几遍，也没有真正搞明白它真正的原理。看完这篇文章，相信会对你理解Shuffle有很大的帮助。官方给的定义：系统执行排序、将map输出作为输入传给reducer的过程称为Shuffle。（看完是不是一脸懵逼）通俗

我一直在寻找这个问题的解决方案.在我看来,如果不依赖HDFS和Hadoop,就无法在Java程序中嵌入读写Parquet格式.这个对吗？我想在Hadoop集群之外的客户端计算机上进行读写.我开始对ApacheDrill感到兴奋,但是看来它必须作为单独的进程运行.我需要的是一种使用Parquet格式读写文件的过

我有大量的输入数据(这就是为什么我使用Hadoop的原因),并且可以通过各种MapReduce步骤解决多个任务,其中第一个映射器需要将所有数据作为输入.我的目标：尽快计算这些不同的任务.我目前让它们按顺序运行,每次读取所有数据.我认为将任务合并并执行它们的相似部分(例如将所有数据馈送

下面是hive基本练习，持续补充中。Hive导出数据有几种方式，如何导出数据1.insert#分为导出到本地或者hdfs，还可以格式化输出，指定分隔符#导出到本地0:jdbc:hive2:/ode01:10000>insertoverwritelocaldirectory'/kkb/install/hivedatas/stu3'select*fromstu;INFO: