mapreduce进行跨平台任务提交

最新推荐文章于 2025-12-04 08:52:08 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-04 08:52:08 发布 · 176 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#mapreduce #java #大数据

在使用MapReduce时，为了实现跨平台的任务提交，需要在配置中设置mapreduce.app-submission.cross-platform为true，同时设置mapreduce.framework.name为local，这两项配置是确保任务能在不同环境下顺利运行的关键步骤。

mapreduce进行跨平台任务提交时需要增加相关配置

conf.set(“mapreduce.app-submission.cross-platform”,“true”);
conf.set(“mapreduce.framework.name”,“local”)

c_jhsp
关注
MapReduce
JAX_fire的博客
08-13 925
分布式计算是一种计算方法和集中式计算是相对的随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架，用于青松编写分布式应用程序，这些应用程序以可靠，容错的方式并行处理大型硬件集群（数千个节点）上的大量数据（多TB数据集）。...
MapReduce客户端各种提交方式参数的配置(windows-＞local,windows-＞yarn,Linux-＞locall,Linux-＞yarn)
xby18772963985的博客
01-14 524
MR程序的两种运行模式 分布式运行模式:必须在yarn平台上 核心特点：整个运行流程由MRAppMaster控制； 每一个task（maptask，reducetask）以及MRAppMaster，都是以独立的进程在nodemanager所提供的容器中执行； 本地运行模式：在本地以单进程多线程方式运行； 核心特点：整个运行流程由LocalJobRunner控制，每一个task（maptask、reducetask）都以线程方式执行决定mr程序是以分布式还是以本地模型运行的关键点： jobclient端的参
Mapreduce提交任务
weixin_43020359的博客
11-01 1648
一、提交任务 public class Driver { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://bigdata01:9000"); Job job = ...
MapReduce几种提交方式
Jinyao的博客
03-11 467
MapReduce几种提交方式 本地模式运行 1.在Windows里的IDE直接运行main方法，会将job提交给本地执行器localjobrunner执行 　　---本地存放Hadoop安装包 　　---输入输出数据可以放在本地路径下(c:/wc/srcdata/) 　　---输入输出数据也可以放在hdfs中(hdfs://CentOS...
Yarn中MapReduce任务提交步骤
半日闲的博客
12-05 5051
Submit ApplicationStage job.waitForCompletion  Job.submit() final JobSubmitter submitter =getJobSubmitter(cluster.getFileSystem(), cluster.getClient()); submitter.submitJobInternal(Job.
MapReduce: Job提交过程
xiaolang85的专栏
01-22 3175
初学Hadoop，准备用几篇日志来陈述MapReduce job的生命周期中job提交、task分发和task执行，以及JT scheduling策略，job性能参考等方面的知识。通过代码及参考资料想了解job执行的大致细节，期望在以后job性能调优时有所依据。与细节相关的代码参考于Hadoop-0.21.0版本。          MapReduce依赖Hadoop FileSystem存
Intellij IDEA远程向hadoop集群提交mapreduce作业
热门推荐
u011654631的专栏
04-11 1万+
说明1、本地环境：win7（64位）、Intellij IDEA2016.3.5 2、集群环境：虚拟机系统centos6.5、hadoop2.6.0 intellij idea远程提交MR作业配置
使用Eclipse编写MapReduce程序并提交到集群运行
weixin_43311978的博客
04-14 1439
本人是在linux虚拟机上安装的 hadoop 集群，版本3.2.1，在本地 Windows 用 Eclipse 开发 Map/Reduce 程序，并提交到集群运行，我们以经典的 wordcount 为例，演示用 Eclipse 开发 MapReduce 程序，Eclipse 要先配置好 Hadoop 开发环境，如果还没配置好可以先看Eclipse配置Hadooop开发环境。 1、新建MapRed...
Windows环境提交MapReduce任务到Linux报错
water drop的博客
03-19 742
系统环境 C.D.H 版本：6.2.0 hadoop 版本：3.0.0 集群环境：Linux CentOS7 ①.java.io.IOException: Port 9820 specified in URI hdfs://nameservice1:9820/user/root/.staging/job_1616116977910_0014/job.splitmetainfo but host ‘nameservice1’ is a logical (HA) namenode and does not u
使用fake-pydoop进行MapReduce任务测试
首先，它是一个用**纯Python**编写的工具，这意味着它可以跨平台使用，并且安装和配置起来相对容易。它的核心作用是作为一个**伪造**的Hadoop MapReduce环境，使得用户能够运行并测试他们的**pydoop任务**。这对于...
提交Spark任务至YARN运行的3种方式
ChengYanan的博客
10-27 1689
Spark作为新一代计算平台的闪亮明星，在我们的大数据平台中具有非常重要的作用，SQL查询、流计算和机器学习等场景都能见到它的身影，可以说平台应用的数据处理、计算和挖掘等场景都可以使用Spark进行开发。在默认的情况下，如果想向Spark提交计算任务，通常会使用Spark提供的Spark-Submit脚本来提交含有业务逻辑的jar文件程序。这种方式虽然简单，但有悖于服务化的设计理念，所以需要为Sp...
Hadoop中Mapreduce的Job任务提交流程源码解析
SmallScorpion
02-12 1152
一、源码解析步骤 1. 设置断点 在Driver的job任务提交打上断点进行Debug调试进入其中 (F7:进入； F8:下一步； Alt+Shift+F7:强制进入；Shift+F8:退出) 进入waitForCompletion() 2. submit() -> 提交任务 submit()方法作用是将我们的job提交到yarn集群(现在是本地模式) 进入submit()...
(17)mapreduce 提交任务两种方式
sun
05-03 3434
1.本地提交 代码打包到jar里面，上传到服务器，然后用命令行启动 /app/soft/hadoop-2.6.0/bin/hadoop jar /app/soft/hadoop-2.6.0/hadoop.jar  com.bigdata.task.keywordCount 2.远程提交 其实YARN是可以通过Java程序向Hadoop集群提交MapReduce任务的
基于hadoop2.5提交mapreduce任务的几种方式
wsmlhxwt777的博客
02-14 3696
方式一（服务器环境下）： 1.将写好的程序打成jar包（只要源码就行）。 2.将jar上传到集群任意一台节点，执行如下命令: hadoop jar wordCount.jar com.wt.wordcount.RunJob 方式二(本地直接调用，执行过程在服务器上)： 1.要在src下放置服务器上的hadoop配置文件： core-site.xml,hdfs-site.xml,ma
MapReduce任务提交到yarn集群中执行
会飞的鱼
01-07 3072
将本地在eclipse执行的任务要提交到服务器hadoop集群中执行 需要修改 将任务驱动类第6步，输入的路径和输出的路径由本地改成hdfs文件系统目录 public class WordCoutDriver { public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, Interru...
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 962
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
Gemini永久会员 Hadoop分布式计算框架MapReduce
最新发布
m0_37843156的博客
12-04 122
MapReduce的核心思想是“分而治之”，即把一个复杂的问题按照一定的规则分解为若干个没有依赖关系的简单问题，然后逐个解决这些简单的问题，最后将若干简单问题的结果组合成整个复杂问题的最终结果。在MapReduce框架中，这一思想通过Map（映射）和Reduce（归约）两个阶段来实现。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 904
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
Spring Boot与MyBatis
2509_94090418的博客
11-30 1192
Spring Boot是一个用于创建独立的、基于Spring的生产级应用程序的框架，它简化了Spring应用的初始搭建以及开发过程。MyBatis是一款优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。将Spring Boot和MyBatis结合使用，可以高效地开发数据驱动的应用程序。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值