MapReduce
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Mapreduce分布式并行编程

这篇文章主要为大家介绍了Mapreduce分布式并行编程使用详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

Centos6.5 64位 安装Hadoop2.7.0, MapReduce日志分析, Hive2.1.0, JDBC连接Hive查询 (1)

文章分为四篇,1是安装Hadoop,2MapReduce日志分析样例,3安装Hive,4JDBC连接Hive查询数据.第一篇Hadoop安装Hadoop安装,网上的例子很多,本人也是根据网上的步骤一步一步的执行,安装完成后,运行WordCount.jar时发现,从hadoop官网下的是32位,没有编译好的64的,于是想自己编译下64位的,本人费尽周折,在公司以及在家的电脑上折腾了好久,编译无法通过

Centos6.5 64位 安装Hadoop2.7.0, MapReduce日志分析, Hive2.1.0, JDBC连接Hive查询 (2)

第二篇MapReduce日志分析做日志分析之前,我觉得要先了解下MapReduce,网上很多,你可以搜下,这位哥们讲的还不错点击打开链接日志长这样的:分别是:时间请求方式IP请求地址参数返回值每天产生一个,分别已Y-m-d.PHP方式命名.达到的目的是:统计每天每个接口的请求次数,以返回结果分组,编写程序然后将程序打jar包:LogMapReduce.jar打包时注意选择Mainclass,这时候

CentOS安装Hadoop

本文记录一下在CentOS6.7上，安装Hadoop-2.7.3版本的过程。安装Hadoop主要包含如下几个部分：安装JDK安装Hadoop配置Hadoop启动Hadoop验证Hadoop安装JDK安装JDK可以参考如下博文，这里就不再重复描述。CentOS上安裝JDK安装Hadoop创建hadoop账户为hadoop用户配置SSHKEY。配置好相关的环境变量后，进入到/etc/hadoop目录下，修改相关配置文件的信息。start-yarn.sh同样，使用start-yarn.sh命令启动时，需要输入r

CentOS-6.4下安装hadoop2.7.3

创建下面几个文件夹,分别用来存放数据,name信息,临时文件1.修改配置文件hadoop-env.sh,yarn-env.shcd/hadoop/hadoop/etc/hadoophadoop-env.sh,yarn-env.sh主要修改JAVA_HOME环境变量,其实如果你在profile文件里面已经添加了JAVA_HOME,就不需要修改了.2.修改配置文件slavesslaves配置文件修改datanode的主机:3.修改配置文件core-site.xml$catcoresitexml

win7运行mapreduce报错Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.

我们在本地运行mapreduce或者habase程序时，可能会出现如下错误：这是因为hadoop主要是在Linux环境上运行的，对windows支持不是特别好。或者：2）设置环境变量：增加用户变量HADOOP_HOME，值是下载的zip包解压的目录，然后在系统变量path里增加$HADOOP_HOME\bin即可。最后，需要重启windows后，再次运行程序即可。我们在hadoop源码中发现如果觉得添加环境变量的步骤操作很繁琐，也可以直接在代码里加上：

Python使用MapReduce编程模型统计销量

MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，是一种计算引擎，可以把我们对大批量数据的计算通过抽象成map与reduce两个子任务进行计算从而更快的得到想要的结果