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为什么 Hadoop2.3.0中 在Map中写入的代码 无法作用在所有的Map任务上
VivaStRyan
2015-08-10 09:41:37
各位大神,求指导:
如题,我在Map中写入一段代码用来生成一个文件,按照我的设想,有多少个map 就会生成多少个这样的文件,但是从运行结果来看,一共产生了11个map任务,却只生成了3个文件,运算结果没有问题,请问,这是为什么?
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为什么 Hadoop2.3.0中 在Map中写入的代码 无法作用在所有的Map任务上
各位大神,求指导: 如题,我在Map中写入一段代码用来生成一个文件,按照我的设想,有多少个map 就会生成多少个这样的文件,但是从运行结果来看,一共产生了11个map任务,却只生成了3个文件,运算结果没有问题,请问,这是为什么?
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海兰
2015-08-11
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能不能跟踪到具体的运行日志,看下每个阶段是怎么运作的。
大数据视频_Hadoop视频教程(上)
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你将学习到,Hadoop完全分布式集群搭建、Hadoop源码编译、HDFS的Shell操作、HDFS的API操作、HDFS的IO流操作、HDFS读写数据流程、NameNode和SecondaryNameNode工作机制、DataNode工作机制、集群节点动态服役...
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中
hadoop2
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3.0
环境部署及在eclipse
中
直接提交
map
reduce
任务
1 eclipse
中
hadoop环境部署概览 eclipse
中
部署hadoop包括两大部分:hdfs环境部署和
map
reduce
任务
执行环境部署。一般hdfs环境部署比较简单,部署后就 可以在eclipse
中
像操作windows目录一样操作hdfs文件。而
map
reduce
任务
执行环境的部署就比较复杂一点,不同版本对环境的要求度 高低不同就导致部署的复杂度大相径庭。例如hadoop1
Eclipse
中
部署
hadoop2
.
3.0
1eclipse
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hadoop环境部署概览 eclipse
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部署hadoop包括两大部分:hdfs环境部署和
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执行环境部署。一般hdfs环境部署比较简单,部署后就 可以在eclipse
中
像操作windows目录一样操作hdfs文件。而
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Hadoop2
.
3.0
详细安装过程
前言: Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统
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的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和Ma
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