本文演示如何在Eclipse中开发一个Map/Reduce项目: 1、环境说明 Hadoop2.2.0 Eclipse?Juno SR2 Hadoop2.x-eclipse-plugin 插件的编译安装配置的过程参考:http://www.micmiu.com/bigdata/hadoop/hadoop2-x-eclipse-plugin-build-install/ 2、新建MR工程 依次

- Hadoop2.2.0
- Eclipse?Juno SR2
- Hadoop2.x-eclipse-plugin 插件的编译安装配置的过程参考:http://www.micmiu.com/bigdata/hadoop/hadoop2-x-eclipse-plugin-build-install/




package com.micmiu.mr; /** * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one * or more contributor license agreements. See the NOTICE file * distributed with this work for additional information * regarding copyright ownership. The ASF licenses this file * to you under the Apache License, Version 2.0 (the * "License"); you may not use this file except in compliance * with the License. You may obtain a copy of the License at * * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 * * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. * See the License for the specific language governing permissions and * limitations under the License. */ 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<object text intwritable>{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer<text> { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<intwritable> values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>"); System.exit(2); } //conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.6.77:9000"); Job job = new Job(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }</out></in></intwritable></text></object>4、准备测试数据 micmiu-01.txt:
Hi Michael welcome to Hadoop more see micmiu.commicmiu-02.txt:
Hi Michael welcome to BigData more see micmiu.commicmiu-03.txt:
Hi Michael welcome to Spark more see micmiu.com把 micmiu 打头的三个文件上传到hdfs:
micmiu-mbp:Downloads micmiu$ hdfs dfs -copyFromLocal micmiu-*.txt /user/micmiu/test/input micmiu-mbp:Downloads micmiu$ hdfs dfs -ls /user/micmiu/test/input Found 3 items -rw-r--r-- 1 micmiu supergroup 50 2014-04-15 14:53 /user/micmiu/test/input/micmiu-01.txt -rw-r--r-- 1 micmiu supergroup 50 2014-04-15 14:53 /user/micmiu/test/input/micmiu-02.txt -rw-r--r-- 1 micmiu supergroup 49 2014-04-15 14:53 /user/micmiu/test/input/micmiu-03.txt micmiu-mbp:Downloads micmiu$5、配置运行参数 Run As →?Run Configurations… ,在Arguments中配置运行参数,例如程序的输入参数:


原文地址:eclipse中开发Hadoop2.x的Map/Reduce项目, 感谢原作者分享。

WebアプリケーションにおけるMySQLの主な役割は、データを保存および管理することです。 1.MYSQLは、ユーザー情報、製品カタログ、トランザクションレコード、その他のデータを効率的に処理します。 2。SQLクエリを介して、開発者はデータベースから情報を抽出して動的なコンテンツを生成できます。 3.MYSQLは、クライアントサーバーモデルに基づいて機能し、許容可能なクエリ速度を確保します。

MySQLデータベースを構築する手順には次のものがあります。1。データベースとテーブルの作成、2。データの挿入、および3。クエリを実行します。まず、createdAtabaseおよびcreateTableステートメントを使用してデータベースとテーブルを作成し、InsertINTOステートメントを使用してデータを挿入し、最後にSelectステートメントを使用してデータを照会します。

MySQLは、使いやすく強力であるため、初心者に適しています。 1.MYSQLはリレーショナルデータベースであり、CRUD操作にSQLを使用します。 2。インストールは簡単で、ルートユーザーのパスワードを構成する必要があります。 3.挿入、更新、削除、および選択してデータ操作を実行します。 4. Orderby、Where and Joinは複雑なクエリに使用できます。 5.デバッグでは、構文をチェックし、説明を使用してクエリを分析する必要があります。 6.最適化の提案には、インデックスの使用、適切なデータ型の選択、優れたプログラミング習慣が含まれます。

MySQLは初心者に適しています。1)インストールと構成、2)リッチラーニングリソース、3)直感的なSQL構文、4)強力なツールサポート。それにもかかわらず、初心者はデータベースの設計、クエリの最適化、セキュリティ管理、データのバックアップなどの課題を克服する必要があります。

はい、sqlisaprogramginglanguagespecializedfordatamanamanagement.1)それはdeclarative、focusingonwhattoachieveratherthanhow.2)

酸性属性には、原子性、一貫性、分離、耐久性が含まれ、データベース設計の基礎です。 1.原子性は、トランザクションが完全に成功するか、完全に失敗することを保証します。 2.一貫性により、データベースがトランザクションの前後に一貫性を保証します。 3.分離により、トランザクションが互いに干渉しないようにします。 4.永続性により、トランザクションの提出後にデータが永久に保存されることが保証されます。

MySQLは、データベース管理システム(DBMS)であるだけでなく、プログラミング言語にも密接に関連しています。 1)DBMSとして、MySQLはデータを保存、整理、取得するために使用され、インデックスを最適化するとクエリのパフォーマンスが向上する可能性があります。 2)SQLとPythonに埋め込まれたプログラミング言語とSQLalchemyなどのORMツールを使用すると、操作を簡素化できます。 3)パフォーマンスの最適化には、インデックス、クエリ、キャッシュ、ライブラリ、テーブル分割、およびトランザクション管理が含まれます。

MySQLはSQLコマンドを使用してデータを管理します。 1.基本コマンドには、select、挿入、更新、削除が含まれます。 2。高度な使用には、参加、サブクエリ、および集計関数が含まれます。 3.一般的なエラーには、構文、ロジック、パフォーマンスの問題が含まれます。 4。最適化のヒントには、インデックスの使用、Select*の回避、制限の使用が含まれます。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

Safe Exam Browser
Safe Exam Browser は、オンライン試験を安全に受験するための安全なブラウザ環境です。このソフトウェアは、あらゆるコンピュータを安全なワークステーションに変えます。あらゆるユーティリティへのアクセスを制御し、学生が無許可のリソースを使用するのを防ぎます。

WebStorm Mac版
便利なJavaScript開発ツール

mPDF
mPDF は、UTF-8 でエンコードされた HTML から PDF ファイルを生成できる PHP ライブラリです。オリジナルの作者である Ian Back は、Web サイトから「オンザフライ」で PDF ファイルを出力し、さまざまな言語を処理するために mPDF を作成しました。 HTML2FPDF などのオリジナルのスクリプトよりも遅く、Unicode フォントを使用すると生成されるファイルが大きくなりますが、CSS スタイルなどをサポートし、多くの機能強化が施されています。 RTL (アラビア語とヘブライ語) や CJK (中国語、日本語、韓国語) を含むほぼすべての言語をサポートします。ネストされたブロックレベル要素 (P、DIV など) をサポートします。
