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。

MySQL适合初学者学习数据库技能。1.安装MySQL服务器和客户端工具。2.理解基本SQL查询,如SELECT。3.掌握数据操作:创建表、插入、更新、删除数据。4.学习高级技巧:子查询和窗口函数。5.调试和优化:检查语法、使用索引、避免SELECT*,并使用LIMIT。

MySQL通过表结构和SQL查询高效管理结构化数据,并通过外键实现表间关系。1.创建表时定义数据格式和类型。2.使用外键建立表间关系。3.通过索引和查询优化提高性能。4.定期备份和监控数据库确保数据安全和性能优化。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于Web开发。它的关键特性包括:1.支持多种存储引擎,如InnoDB和MyISAM,适用于不同场景;2.提供主从复制功能,利于负载均衡和数据备份;3.通过查询优化和索引使用提高查询效率。

SQL用于与MySQL数据库交互,实现数据的增、删、改、查及数据库设计。1)SQL通过SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE语句进行数据操作;2)使用CREATE、ALTER、DROP语句进行数据库设计和管理;3)复杂查询和数据分析通过SQL实现,提升业务决策效率。

MySQL的基本操作包括创建数据库、表格,及使用SQL进行数据的CRUD操作。1.创建数据库:CREATEDATABASEmy_first_db;2.创建表格:CREATETABLEbooks(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(100)NOTNULL,authorVARCHAR(100)NOTNULL,published_yearINT);3.插入数据:INSERTINTObooks(title,author,published_year)VA

MySQL在Web应用中的主要作用是存储和管理数据。1.MySQL高效处理用户信息、产品目录和交易记录等数据。2.通过SQL查询,开发者能从数据库提取信息生成动态内容。3.MySQL基于客户端-服务器模型工作,确保查询速度可接受。

构建MySQL数据库的步骤包括:1.创建数据库和表,2.插入数据,3.进行查询。首先,使用CREATEDATABASE和CREATETABLE语句创建数据库和表,然后用INSERTINTO语句插入数据,最后用SELECT语句查询数据。

MySQL适合初学者,因为它易用且功能强大。1.MySQL是关系型数据库,使用SQL进行CRUD操作。2.安装简单,需配置root用户密码。3.使用INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT进行数据操作。4.复杂查询可使用ORDERBY、WHERE和JOIN。5.调试需检查语法,使用EXPLAIN分析查询。6.优化建议包括使用索引、选择合适数据类型和良好编程习惯。


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