idea编写MapReduce官方WordCount案例异常解决方案 昨天跑MapReduce官方WordCount案例，一直报错（以前跑的时候没有问题），经过小弟不懈的查找，问大佬，试过多种方法，终于把异常解决了，原来是缺少C ++环境，这是个值得纪念的日子，赶紧写篇文章记录一下。废话不多说进入正题。 假如朋友
Spark SQL 是Spark的核心模块，主要用以对结构化的数据（流数据&批数据）进行处理。Spark SQL依然是建立在RDD之上的ETL工具（数据源到数据仓库的一系列处理过程）。 学习官网：http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 一、Spark SQL数据抽象 Spark SQL提供了DataFr
2018.11.19测试，可行 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。 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-09/146694.htm 1.使用示例程序实现单词统计 （1）wordcount程序
遇到idea中需要在不同package 下分别打包的情况 如图wordcount 和wordcount2 两个package 点击红圈位置 edit 更改要打包的主类即可
https://blog.csdn.net/QYmufeng/article/details/79580582 我的环境： 系统平台：Ubuntu14.04TLS（64位） Hadoop环境：Hadoop2.8.3 Eclipse：Neon.2 Release(4.6.2) Eclipse插件：hadoop-eclipse-plugin-2.8.3.jar 1.先确保已安装了jdk和hadoop，没有的可参考以下两篇文章，已经安装的跳过此步
教程目录 0x00 教程内容 0x01 新建Maven项目 1. 新建Maven项目 2. 项目配置 3. 引入项目的依赖 0x02 编写WordCount代码 1. 新建包 2. 编写scala代码 0x03 本地测试 1. 统计文件准备 2. 统计结果 3. 问题解决 0x04 打包到集群中执行 1. 执行代码
教程目录 0x00 教程内容 0x01 新建Scala项目 1. 新建Scala项目 2. 项目配置 0x02 编写Scala代码 1. 新建Scala类 2. 编写WordCount代码 3. 本地执行 0x03 打包到服务器执行 1. 设置打包工程 2. 打包操作 3. 上传服务器并执行 0x04 统计结果展示 0xFF 总结 0x00 教程内容
1.scala-sdk 2.pom.xml: <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.12</artifactId> <version>3.0.0</version>
MapReduce WordCount Combiner程序 MapReduce WordCount Combiner程序 注意使用Combiner之后的累加情况是不同的； pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:sche
版本 scala : 2.11 spark : 2.20 1、pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" x
设置依赖 pom.xml 注：flink-streaming-scala_2.12 => org.apache.flink:flink-runtime_2.12:1.12.1 => com.typesafe.akka:akka-actor_2.12:2.5.21，akka就是用scala实现的。即使这里我们用java语言，还是用到了scala实现的包 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <p
转： 从搭建大数据环境说起，到执行WordCount所遇到的坑 从搭建大数据环境说起，到执行WordCount所遇到的坑 [TOC] 背景说明 最近(2020年12月20日)在了解大数据相关架构及技术体系。 虽然说只是了解，不需要亲自动手去搭建一个环境并执行相应的job。 但是，技术嘛。就是要靠下笨功夫，一点点的
MapReduce - WordCount程序练习与 Hadoop的Web验证 一、试验目的二、试验环境1、环境2、集群规划 三、实验内容项目一 MapReduce - WordCount程序练习任务一 下载一个WordCount的程序包并上传任务二 运行示例 项目二 Hadoop的Web验证练习任务一 Hadoop的Web验证练习 一
基于Hadoop完全分布式安装的基础上 创建测试文件 mkdir file cd file/ echo "Hello word" > file1.txt echo "Hello a word" > file2.txt 创建HDFS目录 cd ~/hadoop/ sbin/start-all.sh bin/hadoop fs -mkdir /input2 上传测试文本 cd ~/file ../hadoop/bin/hadoop fs -pu
maven <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <flink.version>1.12.0</flink.version> <target.java.version>1.8</target.java.version> <maven.compiler.source>${ta
MapReduce实现wordcount案例 1、创建maven工程 导入hadoop所需要的依赖包 <!-- 你的hadoop版本信息 --> <properties> <hadoop.version>3.1.4</hadoop.version> </properties> <!-- hadoop运行所需要的依赖包 --> <dependencies>
1、idea中新建一个Maven项目 自定义名称 2、编辑pom文件，包括spark、scala、hadoop等properties版本信息、dependencies依赖、和plugins 插件信息 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
实验二：WordCount的MapReduce程序 操作实践 一、 IDEA编写WordCount程序 （1）环境pom.xml文件的配置 （2）新建编写Map处理逻辑 （3）编写Reduce处理逻辑 （4）编写main方法 （5）编译打包以及运行程序 运行程序时采取以下步骤： 首先需要将hadoop安装目录路径下的core-site.xml和hdfs-site.xml
然后我们再来看一个hadoop,官方提供的一个案例,我运行起来看看效果. 按照上面的过程我们来做一下 上面是文档上的整个流程. 首先我们还是创建,输入文件夹 wcinput 然后进入这个文件夹wcinput
1.下载Wordcount.bat文件 地址：https://github.com/Ycmiao/XMU/blob/master/Wordcount.bat 2.cmd 打开命令提示符 切换到LaTeX文件所在目录 3.运行命令 # 论文字数统计 .\Wordcount.bat wordcount 注意： .\Wordcount.bat文件运行需要安装LaTeX包 latexmk texcount 主文件名称
1- Table API & SQL之入门案例 以案例形式，讲解Table API和SQL 基本使用，分别针对批处理和流计算使用Table API和SQL分析数据。 首先看一下Flink Table API和SQL使用，构建应用步骤。 第一步、添加依赖 第2步、具体提供API 目前新版本（当前使用版本Flink 1.10）Flink的Table和S
题面： 启动集群正常 运行 wordcount 脚本时出现错误如下： 2021-03-06 10:46:36,826 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 2021-03-06 10:46:36,845 INFO mapreduce.Job: Job job_1614998747877_0001 failed with state FAILED due to: Application application_1614998747877_000
参考：https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/88189753 安装步骤 1. 修改主机名 sudo scutil --set HostName localhost 2. ssh免密登录 具体配置方法： （1）ssh-keygen -t rsa （一路回车直到完成） （2）cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys （3）chmod og-wx ~/.ssh
问题描述 : 实验目的：string、vector、类的综合应用。 实验内容： 从键盘输入一篇文章，统计其中单词出现的次数（不区分大小写），并输出出现次数排名第一的单词及其次数。注意：可能有多个单词并列第一，需要全部输出。输出时，如果有多个单词排名并列，则按其在文章中出现的先后顺序输出，先出现的
Hadoop与linux的交互 hadoop是安装在linux上的集群，所以二者之间需要交互。Linux命令是操作Linux的文件系统的，而hadoop有自己的文件系统hdfs，所以我们不能直接用Linux命令来操作Hadoop上的文件。此时就需要交互语言 hadoop上的命令基本同Linux，只是需要在前面加hadoop hadoop的
