hadoop有关conf和mapreduce包的存放位置

最新推荐文章于 2024-11-16 23:09:28 发布
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本文详细介绍了Hadoop配置文件的关键组件及其所在位置，并深入探讨了MapReduce的相关类及其实现，包括Job配置、Mapper与Reducer的工作原理等。 
有关配置的conf方面在 hadoop/common/hadoop-commom-2.2.0.jar 
（org.apache.hadoop.conf.Configuration 
org.apache.hadoop.fs.Path
org.apache.hadoop.io.IntWritable
org.apache.hadoop.io.Text
org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser
）

有关Mapreduce的部分那就是在 hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-2.2.0.jar 里面了
（org.apache.hadoop.mapreduce.Job
org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper
org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer
org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat
org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FiliOutputFormat
)


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IntelliJ IDEA搭建Hadoop开发环境（下）

				
			

			

				

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HadoopIntellijPlugin 插件还没安装好的可以参考这篇文章，IntelliJ IDEA搭建Hadoop开发环境（上），安装好插件后，下一步就是导入 hadoop 的依赖包，这些包可以在 hadoop 的 share/hadoop 目录下找到，这里以经典的 WordCount 程序来进行演示
1、新建 maven 项目

输入 GroupId 和 ArtifactId，然后 Next...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Hadoop(九)MapReduce 案例2

				
			

			

				

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MapReduce框架学习（3）——Job的创建及配置

				
			

			

				

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参考：JeffreyZhou的博客园
《Hadoop权威指南》第四版


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一个MR作业，包括三点：

输入数据
MR程序
配置信息

前面两篇学习了数据格式和MR过程（map函数和reduce函数），那么今天再讲一下配置信息，是怎么把 数据 和 程序结合起来的。
3.1 代码
打算对照代码来讲解，这样可能要有逻辑一点，不至于讲到最后都不知道自己的线索在哪。先贴上WordCount中的Job...

			
		

	





	

		

			

				
					
Hadoop：HDFS总结

				
			

			

				

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					02-20
					
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Hadoop：HDFS总结
HDFS架构


NameNode(nn): 管理文件的元数据，如文件名、文件目录结构、文件属性等信息
【NN运行时，元数据是存储在内存中，从而保证响应时间】
元数据只保留在内存中是非常不可靠的，所以也需要持久化到磁盘。NN内部有两类文件用于持久化元数据：
fsimage文件，以fsimage_为前缀，是序列化存储的元数据的整体快照；
edits文件(又称edit log)，以edits_为前缀，是顺序存储的元数据的增量修改(即客户端写入操作)日志。


DataNode(dn)

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
Hadoop-0.12.2源代码：Configuration类

				
			

			

				

					RZ.M
				

				

					08-03
					
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转自：http://hi.baidu.com/shirdrn/blog/item/80638db3118e71afd9335a80.html
Configuration类位于org.apache.hadoop.conf包中，是Hadoop文件系统的配置类，用来根据配置文件中指定

			
		

	





	

		

			

				
					
Configuration—org.apache.hadoop.conf.Configuration

					
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Configuration做为Hadoop的一个基础功能承担着重要的责任，为Yarn、HSFS、MapReduce、NFS、调度器等提供参数的配置、配置文件的分布式传输(实现了Writable接口)等重要功能。

Configuration是hadoop中五大组件的公用类，所以放在了core下，org.apache.hadoop.conf.Configruration。这个类是作业的配置信息类，任...

			
		

	





	

		

			

				
					
Hadoop(十一) MapReduce Partitioner分区

				
			

			

				

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mapreduce Partitioner

			
		

	





	

		

			

				
					
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是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集。HDFS（Hadoop 分布式文件系统）：一个分布式存储系统，能够高效地存储大数据。MapReduce：一种并行计算模型，用于处理和生成大规模数据集。：Hadoop 的资源管理系统，负责集群资源的管理和调度。Hadoop 的强大之处在于它的可扩展性和容错性，能够在普通硬件上运行，并能处理大量数据，适用于批处理和大规模数据分析场景。通过 MapReduce 实现对网站访问日志的处理和分析。

			
		

	





	

		

			

				
					
ubuntu上配置好hadoop后，运行MapReduce

				
			

			

				

					网络工程专业本科生
				

				

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ubuntu上配置好hadoop环境后，运行官网MapReduce教程。

			
		

	





	

		

			

				
					
Hadoop(十六)Mapreduce 多文件输入

				
			

			

				

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在MapReduce中处理多个输入文件的方法是使用MultipleInputs类。MultipleInputs类允许我们为每个输入文件指定不同的Mapper类，从而可以根据不同的输入文件执行不同的处理逻辑。多源输入：在MapReduce中，允许同时指定多个文件作为输入源，而且这多个文件可以放在不同的路径下。这多个文件的数据格式可以不同，可以为每一个文件单独指定输入格式。两个文件的格式不一样一个以逗号分割，一个以空格分割，所以我们首先要定义两个mapper。结果如下：可以看到两个文件合并到一起了。

			
		

	





	

		

			

				
					
MapReduce获取输入文件路径(全)

				
			

			

				

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对于MapReduce而言，在Map端经常需要知道处理文件的输入路径，以此来区分不同的处理方式。

我们知道在MapReduce框架中会将输入的文件切分成许多(InputSplit)文件块，每个文件块包含了文件路径，起止偏移量等信息，每一个文件块交给一个map任务进行处理。而文件块的生成是通过InputFormat调用getSplits方法实现的，不同的InputFormat会有不同的切分规则，生...

			
		

	





	

		

			

				
					
hadoop源码分析系列之（一）——org.apache.hadoop.conf包

				
			

			

				

					luyee2010的专栏
				

				

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摘要: 首先分析org.apache.hadoop.conf包，顾名思义这个包的作用是为了读取集群的配置信息，包的类图如下：Configurable接口定义了设置配置信息的方法： void setConf(Configuration conf);获取配置信息的方法： ...

首先分析org.apache.hadoop.conf包，顾名思义这个包的作用是为了读取集群的配置信息，包的类图如下：

			
		

	





	

		

			

				
					
Hadoop Configuration 源码详解

				
			

			

				

					bitcarmanlee的博客
				

				

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hadoop里相关的配置在org.apache.hadoop.conf包里，Configuration类就在里面。关于配置类的相互关系，已经在： 
http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51454564中 有过详细的介绍。为了让大家更好地看清楚conf的东东，特意截个图： 
1.温习一下前面的内容在前面的文章中，我们已经介绍了这几者的关系

			
		

	





	

		

			

				
					
MapReduce的Map如何获取处理数据所在目录以及数据所在文件

				
			

			

				

					fangfanglovezhou的博客
				

				

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首先要获取输入的分割块（input split）,MapReduce的接口为：


context.getInputSplit();

为了获得文件路径和文件名，需要首先将结果类型转换到FileSplit，故，获取数据所在目录：


Path filePath = ((FileSplit) context.getInputSplit()).getPath();
String filePathString = ((FileSplit) context.getInputSplit()).getPath().to

			
		

	





	

		

			

				
					
Hadoop的配置文件所在目录

				
			

			

				

					努力是最好的捷径
				

				

					01-06
					
					8211
					
				

			

		

		

			
				
Hadoop的配置文件所在目录

Hadoop的配置文件所在目录：/opt下解压的hadoop文件夹下的conf文件下，比如我的配置文件在/opt/hadoop-1.2.1/conf目录下。

			
		

	





	

		

			

				
					
Hadoop源码详解 org.apache.hadoop.conf (配置类) (二)

				
			

			

				

					小于号的专栏
				

				

					05-29
					
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Configuration是org.apache.hadoop.conf包中的主类
Configuration类中包含了10个属性
private static final Log LOG = LogFactory.getLog(Configuration.class);   // LOG是记录日志的对象


private boolean quietmode = ture;
quie

			
		

	





	

		

			

				
					
5. Hadoop配置文件

				
			

			

				

					weixin_45267102的博客
				

				

					07-04
					
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Hadoop配置文件分两类：默认配置文件和自定义配置文件，只有用户想修改某一默认配置值时，才需要修改自定义配置文件，更改相应属性值。

			
		

	





	

		

			

				
					
import org.apache.hadoop.conf.Configuration无法import；The import org.apache cannot be resolved

				
			

			

				

					chrisleequeen的博客
				

				

					03-07
					
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import org.apache.hadoop.conf.Configuration无法import；The import org.apache cannot be resolved；

			
		

	





	

		

			

				
					
Hadoop 分布式集群搭建

				
			

			

				

					weixin_44940132的博客
				

				

					05-02
					
					1214
					
				

			

		

		

			
				
Hadoop 分布式集群搭建
搭建环境 vmware15，
系统Centos7，
hadoop2.7.1，java1.8
节点分布图


解压hadoop文件：
在 opt/ 文件下新建一个 softwares/ 文件夹（用于存放压缩包）

#tar -zxvf 文件名



配置系统环境文件
修改文件  vim /etc/profile
在末尾添加环境变量


使文件生效：source /etc/profile
测试一下：

可以看到版本号就说明系统环境配置完成了。


配置hadoop环境变量
进入 e

			
		

	





	

		

			

				
					
Hadoop调优实践：MapReduce与Hive优化及Linux配置

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
"这篇文档是关于Hadoop生态系统中MapReduce和Hive的调优实践，以及Linux系统的相关优化。文档涵盖了硬件配置、Linux系统参数调整和Namenode的JVM参数优化等方面，旨在提高Hadoop集群的性能和稳定性。"  在MapReduce...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              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
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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
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
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