java是hadoop开发的标准官方语言,本文下载了官方的WordCount.java并对其进行了编译和打包,然后使用测试数据运行了该hadoop程序。 这里假定已经装好了hadoop的环境,在Linux下运行hadoop命令能够正常执行; 下载java版本的WordCount.java程序。 将WordCount
java是hadoop开发的标准官方语言,本文下载了官方的WordCount.java并对其进行了编译和打包,然后使用测试数据运行了该hadoop程序。
这里假定已经装好了hadoop的环境,在Linux下运行hadoop命令能够正常执行;
下载java版本的WordCount.java程序。
将WordCount.java复制到linux下的一个目录,这里我复制到/home/crazyant/hadoop_wordcount
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ ll
total 4
-rwxr–r–? 1 crazyant crazyant 1921 Aug 16 20:03 WordCount.java
在该目录(/home/crazyant/hadoop_wordcount)下创建wordcount_classes目录,用于存放编译WordCount.java生成的class文件。
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ mkdir wordcount_classes
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ ll
total 8
drwxrwxr-x? 2 crazyant crazyant 4096 Aug 16 20:07 wordcount_classes
-rwxr–r–? 1 crazyant crazyant 1921 Aug 16 20:03 WordCount.java
编译WordCount.java文件,其中-classpath选项表示要引用hadoop官方的包,-d选项表示要将编译后的class文件生成的目标目录。
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ javac -classpath /home/crazyant/app/hadoop/hadoop-2-core.jar -d wordcount_classes WordCount.java
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ ll -R
.:
total 8
drwxrwxr-x? 3 crazyant crazyant 4096 Aug 16 20:09 wordcount_classes
-rwxr–r–? 1 crazyant crazyant 1921 Aug 16 20:03 WordCount.java
./wordcount_classes:
total 4
drwxrwxr-x? 3 crazyant crazyant 4096 Aug 16 20:09 org
./wordcount_classes/org:
total 4
drwxrwxr-x? 2 crazyant crazyant 4096 Aug 16 20:09 myorg
./wordcount_classes/org/myorg:
total 12
-rw-rw-r–? 1 crazyant crazyant 1546 Aug 16 20:09 WordCount.class
-rw-rw-r–? 1 crazyant crazyant 1938 Aug 16 20:09 WordCount$Map.class
-rw-rw-r–? 1 crazyant crazyant 1611 Aug 16 20:09 WordCount$Reduce.class
然后将编译后的class文件打包:
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ jar -cvf wordcount.jar -C wordcount_classes/ .
added manifest
adding: org/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)
adding: org/myorg/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)
adding: org/myorg/WordCount$Map.class(in = 1938) (out= 798)(deflated 58%)
adding: org/myorg/WordCount$Reduce.class(in = 1611) (out= 649)(deflated 59%)
adding: org/myorg/WordCount.class(in = 1546) (out= 749)(deflated 51%)
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ ll
total 12
drwxrwxr-x? 3 crazyant crazyant 4096 Aug 16 20:09 wordcount_classes
-rw-rw-r–? 1 crazyant crazyant 3169 Aug 16 20:11 wordcount.jar
-rwxr–r–? 1 crazyant crazyant 1921 Aug 16 20:03 WordCount.java
在本地用echo生成一个文件,用于输入数据:
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ echo “hello world, hello crazyant, i am the ant, i am your brother” > inputfile
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ more inputfile
hello world, hello crazyant, i am the ant, i am your brother
在hadoop上建立一个目录,里面建立输入文件的目录
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ hadoop fs -mkdir /app/word_count/input
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ hadoop fs -ls /app/word_count
Found 1 items
drwxr-xr-x?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:16 /app/word_count/input
将本地刚刚写的的inputfile上传到hadoop上的input目录
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ hadoop fs -put inputfile /app/word_count/input
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ hadoop fs -ls /app/word_count/input
Found 1 items
-rw-r–r–?? 3 czt czt???????? 61 2013-08-16 20:18 /app/word_count/input/inputfile
运行jar,以建立的Input目录作为输入参数
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ hadoop jar wordcount.jar org.myorg.WordCount /app/word_count/input /app/word_count/output
13/08/16 20:19:38 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.
13/08/16 20:19:40 INFO util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library
13/08/16 20:19:40 INFO compress.LzoCodec: Successfully loaded & initialized native-lzo library
13/08/16 20:19:40 INFO compress.LzmaCodec: Successfully loaded & initialized native-lzma library
13/08/16 20:19:40 INFO compress.QuickLzCodec: Successfully loaded & initialized native-quicklz library
13/08/16 20:19:40 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
13/08/16 20:19:41 INFO mapred.JobClient: splits size : 61
13/08/16 20:19:41 INFO mapred.JobClient: Running job: job_20130813122541_105844
13/08/16 20:19:43 INFO mapred.JobClient:? map 0% reduce 0%
13/08/16 20:19:57 INFO mapred.JobClient:? map 24% reduce 0%
13/08/16 20:20:07 INFO mapred.JobClient:? map 93% reduce 0%
13/08/16 20:20:16 INFO mapred.JobClient:? map 100% reduce 1%
13/08/16 20:20:26 INFO mapred.JobClient:? map 100% reduce 61%
13/08/16 20:20:36 INFO mapred.JobClient:? map 100% reduce 89%
13/08/16 20:20:47 INFO mapred.JobClient:? map 100% reduce 96%
13/08/16 20:20:57 INFO mapred.JobClient:? map 100% reduce 98%
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient: Updating completed job! Ignoring …
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient: Updating completed job! Ignoring …
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_20130813122541_105844
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient: Counters: 19
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:?? File Systems
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? HDFS bytes read=1951
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? HDFS bytes written=68
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? Local bytes read=5174715
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? Local bytes written=256814
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:?? Job Counters
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? Launched reduce tasks=100
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? Rack-local map tasks=61
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? ORIGINAL_REDUCES=100
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? Launched map tasks=61
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? MISS_SCHEDULED_REDUCES=15
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:?? TASK_STATISTICS
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? Total Map Slot Time=34
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? Attempt_0 Map Task Count=61
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? Total Reduce Slot Time=892
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:?? Map-Reduce Framework
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? Reduce input groups=9
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? Combine output records=0
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? Map input records=1
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? Reduce output records=9
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? Map input bytes=61
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? Combine input records=0
13/08/16 20:21:00 INFO mapred.JobClient:???? Reduce input records=9
查看output目录是否有结果
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ hadoop fs -ls /app/word_count/output??????????????????????????????????????????????????? Found 100 items
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00000
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00001
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00002
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00003
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00004
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00005
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00006
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00007
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00008
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00009
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00010
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00011
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00012
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00013
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00014
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00015
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00016
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00017
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00018
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00019
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00020
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00021
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00022
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00023
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00024
-rw-r–r–?? 3 czt czt????????? 0 2013-08-16 20:20 /app/word_count/output/part-00025
将该目录下所有文本文件合并后下载到本地
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ hadoop fs -getmerge /app/word_count/output wordcount_result
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ ls
inputfile? wordcount_classes? wordcount.jar? WordCount.java? wordcount_result
查看一下下载下来的计算结果
[crazyant@dev.mechine hadoop_wordcount]$ more wordcount_result
i?????? 2
your??? 1
crazyant,?????? 1
brother 1
hello?? 2
am????? 2
world,? 1
the???? 1
ant,??? 1
统计结果正确;
参考文章:http://hadoop.apache.org/docs/r0.18.3/mapred_tutorial.html#Example%3A+WordCount+v1.0
原文地址:hadoop第一个程序WordCount.java的编译运行过程, 感谢原作者分享。

ace-guard client exe是腾讯代理游戏的反作弊程序,是ewido的守护进程,保护“ewido.exe”进程不被恶意软件关闭;使用它可以检测游戏用户是否有开挂行为,可自动进行封号处理。

在iOS中,当您将iPhone从纵向旋转到横向时,许多App会显示不同的视图。根据应用程序及其使用方式,这种行为并不总是可取的,这就是Apple在“控制中心”中包含方向锁定选项的原因。但是,某些应用程序在禁用方向锁定的情况下工作得更有用-想想YouTube或照片应用程序,将设备旋转到横向可以提供更好的全屏观看体验。如果您倾向于保持锁定状态,则必须在每次打开这些类型的应用程序时在“控制中心”中禁用它以获得全屏体验。然后,当您关闭应用程序时,您必须记住重新打开方向锁定,这并不理想。幸运的是,您可以创

“microsoft visual c++”是可以卸载的,但是不建议卸载;“microsoft visua”这些都是一些微软的组件,里面包括一些“C++”标准库、原始数据库等相关信息,很多软件尤其是游戏中需要“microsoft visual c++”中的环境组件,如果缺少了“C++”标准库的支持,可能会造成软件的无法运行。

Java错误:Hadoop错误,如何处理和避免当使用Hadoop处理大数据时,常常会遇到一些Java异常错误,这些错误可能会影响任务的执行,导致数据处理失败。本文将介绍一些常见的Hadoop错误,并提供处理和避免这些错误的方法。Java.lang.OutOfMemoryErrorOutOfMemoryError是Java虚拟机内存不足的错误。当Hadoop任

卸载程序的文件名是“uninstall.exe”或“uninst.exe”,是用以协助使用者将软件自电脑中删除的一种电脑软件。使用方法:1、在文件资源管理器中挖掘并导航到应用程序EXE文件所在的文件路径;2、通过文件路径打开应用程序的安装目录,找到“uninstall.exe”文件;3、双击卸载文件“uninstall.exe”即可开始程序删除过程。

Microsoft应用商店是内置存储库,用户可以在其中下载、更新和卸载适用于Windows操作系统的应用。可悲的是,许多用户不知道如何在MicrosoftStore上卸载应用程序。因此,本文将带您了解如何快速从Microsoft商店卸载应用程序。或者,如果您的Windows11PC上缺少Microsoft应用商店应用程序,我们提供了有关下载和安装应用商店应用程序的详细指南。是否可以直接从Microsoft应用商店卸载应用?否,Microsoft应用商店不提供直接从平台卸载应用的选项。您只能通过平

“wmiprvse.exe”是windows管理规范程序;该程序是windows操作系统的一个组件,用于通过“WinMgmt.exe”程序处理WMI操作,能够实现为用户提供管理信息和企业环境中的控制功能。

许多人都曾经使用过命令行。这个经典的基于文本的界面让你可以完成一些图形界面无法实现的琐碎任务。有时候你只需要深入终端。对于全面发展的开发人员来说,基本的命令行知识是必不可少的。你应该熟悉命令行,能够编辑文件,配置应用程序——掌握所有基础知识。然而,Linux命令行界面并不一定是黑白单调的体验。你可以在命令行上使用有趣、充满活力的程序,给它带来焕然一新的外观。在本文中,我们将介绍一些炫酷的第三方程序,让使用控制台界面更具视觉吸引力。虽然纯功能和效率可能不是这些程序的主要目标,但它们为原本单调的体验


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

MantisBT
Mantis是一個易於部署的基於Web的缺陷追蹤工具,用於幫助產品缺陷追蹤。它需要PHP、MySQL和一個Web伺服器。請查看我們的演示和託管服務。

ZendStudio 13.5.1 Mac
強大的PHP整合開發環境

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) 是一個PHP/MySQL的Web應用程序,非常容易受到攻擊。它的主要目標是成為安全專業人員在合法環境中測試自己的技能和工具的輔助工具,幫助Web開發人員更好地理解保護網路應用程式的過程,並幫助教師/學生在課堂環境中教授/學習Web應用程式安全性。 DVWA的目標是透過簡單直接的介面練習一些最常見的Web漏洞,難度各不相同。請注意,該軟體中