hadoop streaming 使用總結

阿新 • • 發佈：2019-02-10

cmd "$HADOOP_HOME jar $STREAMING ##HADOOP_HOME、STREAMING 都是在配置hadoop客戶端時的地址，本地地址，streaming我目前沒配置，不知道為什麼可以跑成功
-cacheArchive ${PYTHON_URI} ## 用於把叢集中的PYTHON_URI 檔案拷貝到任務當前工作目錄並自動把檔案解壓縮，常用方式："/app/share/python2.7.9.tar.gz#python27"後面 # 後的python27是當前工作目錄下的符號連結，它指向python2.7.9.tar.gz解壓後的目錄
-mapper '${PYTHON_IN_HADOOP} ${SCRIPT} map' # PYTHON_IN_HADOOP表示{PYTHON_URI}解壓之後的python位置，是個相對路徑，一般是：“python27/bin/python”，類似於sh命令中的 python wordcount.py，後面的map是輸入引數

.lib fields 排序 1.4 stream 想要 output 廣泛 sep 參考http://blog.csdn.net/baidu_zhongce/article/details/49210787 hadoop用於對key的排序和分桶的設置選項比較多，在公司中

cmd "$HADOOP_HOME jar $STREAMING ##HADOOP_HOME、STREAMING 都是在配置hadoop客戶端時的地址，本地地址，streaming我目前沒配置，不知道為什麼可以跑成功 -cacheArchive ${PYTHON_URI} ## 用於把叢集中的P

sdn cat pipe cal 存在格式 ins too stream 原始Liunx 的python版本不帶numpy ，安裝了anaconda 之後，使用hadoop streaming 時無法調用anaconda python ，後來發現是參數沒設置好。。。

而不是使用節點多次 spa cal hive 程序 col 一.shell腳本中的相關配置 1 HADOOP_CMD="/usr/local/src/hadoop-1.2.1/bin/hadoop" 2 STREAM_JAR_PATH="/usr/local/s

capacity hdfs 壓縮 ups har 格式 -o art str 1、hadoop streaming 命令格式 $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar hadoop-streaming.jar -D mapred.job.name="s

大數據編程 PHP語言 Python編程 C語言的應用 Streaming框架允許任何程序語言實現的程序在HadoopMapReduce中使用，方便已有程序向Hadoop平臺移植。因此可以說對於hadoop的擴展性意義重大。接下來我們分別使用C++、Php、Python語言實現HadoopWo

earch IT fault target generate 完成 hadoop集群問題 tor 原文地址：http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/streaming.html Hadoop Streaming Stre

stack 題解 pat add 程序 oot erro them 問題解決今天在做代碼重構，以前將所有python文件放到一個文件夾下，上傳到hadoop上跑，沒有問題；不過隨著任務的復雜性增加，感覺這樣甚是不合理，於是做了個重構，建了好幾個包存放不同功能的python

Atitit hadoop使用總結目錄 1.1. 下載300m ，解壓後800M 1 1.2. 二：需要的jar包 1 2. Demo code 2 2.1. WCMapper 2 2.2. WCReduce 3 2.3. (3)實現執行驅動 3

沒什麼好解釋的，純粹的乾貨分享。。。 Hadoop： 1.Hadoop的四大模組: 1.common:基礎模組，用於支撐其他模組 &

問題1：靜態ip配置配置hosts 配置hostname 要一致問題2 ：ssh生成與公鑰傳輸問題3：namenode每次開機格式化問題問題4：xxx-site.xml配置問題5：三種方式並存使用軟連結常用命令

-------------------------------------------------------------------------- 以下內容摘自寒小陽老師大資料課程內容 -----------------------------

我們在使用hadoop streaming的時候預設streaming的map和reduce的separator不指定的話，map和reduce會根據它們預設的分隔符來進行排序 map：預設的分隔符是\t reduce：預設的分隔符是" " 得到的結果都是按第一個分隔符排序去重後的結果

HADOOP hadoop的概念 Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分散式系統基礎架構。使用者可以在不瞭解分散式底層細節的情況下，開發分散式程式。充分利用叢集的威力進行高速運算和儲存。它主要有以下幾個優點：高可靠性:Hadoop按位儲存和處理

資料來源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34903460 重點記錄： mapper的角色:hadoop將使用者提交的mapper可執行程式或指令碼作為一個單獨的程序載入起來，這個程序我們稱之為mapper程序，hadoop不斷地將檔案片段轉換為行，傳遞到我們的

一 Map和Reduce 首先看下MR的工作原理 MapReduce的好處是它可以把在記憶體中不能完成的事轉變成可以在硬碟上高效完成。 Map-‐Reduce 對於叢集的好處： 1，在多節點上冗餘地儲存資料，以保證資料的持續性和一直可取性

需求：公司給到一份全國各門店銷售資料，要求：1.按門店市場分類，將同一市場的門店放到一起；2.將各家門店按銷售額從大到小，再按利潤從大到小排列一需求一：按市場對門店進行分組分組(partition) Hadoop streaming框架預設情況下會以’/t

四、 MapReduce Shell 應用 1、MapReduce 的二級命令 mapred 稱為一級命令，直接輸入 mapred 回車，即可檢視二級命令： 2、MapReduce 的三級命令輸入一級命令 mapred 後，再任意輸入一個二級命令，即可檢視

三、MapReduce Java API 應用 MapReduce 開發流程（1）搭建開發環境，參考 HDFS 環境搭建，基本一致（2）基於 MapReduce 框架編寫程式碼（3）編譯打包，將原始碼和依賴 jar 包打成一個包（4）上傳至執行環境執行 hadoop jar 命

一、分散式計算框架 MapReduce 1、產生背景 Web2.0 時代，資料爆炸式、指數級增長，大資料分散式計算需求頻繁通過單機記憶體擴充套件來增強計算能力，已經無法承載大規模資料量的計算分散式計算開發和維護的複雜與多變，對程式設計師要求太高