eclipse中mapreduce没有文件

eclipse中mapreduce没有文件,第1张

hadoop三节点配置方案

pass

eclipse配置mapreduce

配置前的准备

下载相关文件

注意:箭头所指的ppt可下载下来进行对照配置,方框所指的文件为后续所需要的文件。

启动eclipse并添加mapreduce插件

1.在Windows中解压eclipse-java-2019-03-R-linux-gtk-x86_64.tar.gz

并确定文件内容是否完整

2.将eclipse文件夹拖入centos中(最好放在桌面)并确认文件夹内容是否完整

注意:之所以.eclipseproduct没看到,是因为以.开头的文件为隐藏文件

3.将事先下载好的hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar文件拖入eclipse文件夹的dropins文件夹中

4.运行eclipse

[root@master eclipse]# ./eclipse

登录后复制

注意:箭头所指的地方,用默认已出现的路径就ok

5.添加mapreduce插件

并添加hadoop的路径

注意:/usr/local/src/hadoop为个人hadoop路径

6.添加mapreduce项目

双击下方图像中箭头所指的插件名称

下方箭头所指的文件名可以随便取

7.打开mapreduce的窗口

可以看到mapreduce窗口

8.启动master节点(一个就好)

注意:记得用root账户执行该命令

jps查看运行结果

9.使用eclipse连接节点

添加前,首先关闭hadoop里面关于hdfs的安全检查

修改为下列代码

接下来,便是添加连接

1:随便写的名字

2:主机的名字,也可以写127.0.0.1

3:固定写50070

4:参考hadoop目录下etc/hadoop/目录下的core-site.xml文件中的<value>hdfs://master:9000</value>

5:user name为hadoop运行时的权限用户

10.加载完后,my hadoop会加载出之前创建的input、output文件夹

如果没有,建议打开终端执行以下两条命令(记得用root执行命令)

[root@master hadoop]# hdfs dfs -mkdir /input

[root@master hadoop]# hdfs dfs -mkdir /output

登录后复制

之所以这里报错,是因为我已经创建了这个文件夹

创建wordcount项目

前提:Windows中的文件能够直接复制粘贴到centos中

点击WordCount.java,右击复制

返回centos中,进入eclipse,进行粘贴

修改WordCount.java

1.删除该串代码

2.修改该串代码

修改后:

上传dream.txt

将事先下载到windows中的dream.txt复制到centos桌面

使用终端上传至hadoop中

[root@master Desktop]# hdfs dfs -put dream.txt /input/dream.txt

登录后复制

刷新eclipse的my Hadoop节点,查看文件

运行WordCount.java

点击进入WordCount.java,并进行下图 *** 作

配置输入输出文件

将log4j.properties复制到src中

完成

复制hadoop路径下的etc/hadoop路径下的core-site.xml、hdfs-site.xml到src中

运行WordCount.java

完成

检验是否成功,可查看output文件是否生成对应的文档

hadoop

mapreduce

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eclipse运行mapreduce的插件

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想想N个map实例产生M个输出文件-每个最后由不同的reduce 实例处理, 这些文件写到运行map实例机器的本地硬盘. 如果N是1,000, M是500, map阶段产生500,000个本地文件. 当reduce阶段开始, 500个reduce实例每个需要读入1,000文件,并用类似FTP协议把它要的输入文件从map实例运行的节点上pull取过来. 假如同时有数量级为100的reduce实例运行, 那么2个或2个以上的reduce实例同时访问同一个map节点来获取输入文件是不可避免的-导致大量的硬盘查找, 有效的硬盘运转速度至少降低20%. 这就是为什么并行数据库系统不实现split文件, 采用push(推到socket套接字)而不是pull. 由于MapReduce的出色容错依赖于如何实现split文件, MapReduce框架是否成功地转向使用push范式, 不是很清楚.

6. 仅提供了现代DBMS功能的一小部分

作为用于分布式处理的算法技术,MapReduce不是数据库,不支持索引、数据更新、事务及完整性约束等,且与多数DBMS工具不兼容。

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大部分web应用,只是对数据进行简单的访问,每次请求处理所耗费的资源其实非常小,它的问题是高并发,所以要采用负载均衡技术来分担负载。只有当特殊情况下,比如建索引,进行数据分析等,才可能用MR。


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