代码:明显的错误:应改成 importjava.util.*;没有理解java的基本概念...

看包的路径是否对对:比如这样不对(...src/object/obietc)其它解决方法转载: https://www.cnblogs.com/yadongliang/p/5918228.html https://blog.csdn.net/airufengye/article/details/64...

1.安装mvn(可以省略,因为eclipse自带maven插件)　　1.1.上传安装包到linux　　1.2.解压maven安装包mkdir/usr/maventar-zxvfapache-maven-3.2.1-bin.tar.gz-C/usr/maven　　1.3添加maven到环境变量vim/etc/profil...

packagetest091201;importjava.io.IOException;importjava.text.SimpleDateFormat;importjava.util.Date;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.ha...

字段解释：product_no：用户手机号；lac_id：用户所在基站；start_time：用户在此基站的开始时间；staytime：用户在此基站的逗留时间。product_nolac_idmomentstart_timeuser_idcounty_idstaytimecity_id13429100031225548...

请参照wordcount实现一个自己的MapReduce，需求为：  a.输入文件格式：    xxx,xxx,xxx,xxx,xxx,xxx,xxx  b.输出文件格式：    xxx,20&nbs...

让你真正明白什么是MapReduce组合式，迭代式，链式...

SequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的key-value对而设计的一种平面文件(FlatFile)。在SequenceFile文件中，每一个key-value对被看做是一条记录(Record)，基于Record的压缩策略，SequenceFile文件支持三种压缩类型：NONE:对records不...

SequeceFile是HadoopAPI提供的一种二进制文件支持。这种二进制文件直接将<key,value>对序列化到文件中。可以使用这种文件对小文件合并，即将文件名作为key，文件内容作为value序列化到大文件中。这种文件格式有以下好处：1).支持压缩，且可定制为基于Record或Block压缩（Bl...

在MapReduce中使用lzo压缩　1).首先将数据文件在本地使用lzop命令压缩。具体配置过详见配置hadoop集群的lzo压缩//压缩lzop,解压缩lzop-d[root@ncstword]#lzopwords.txt[root@ncstword]#lswords.txtwords.txt.lzo　2).将lz...

此文紧接Job流程：决定map个数的因素，Map任务被提交到Yarn后，被ApplicationMaster启动，任务的形式是YarnChild进程，在其中会执行MapTask的run()方法。无论是MapTask还是ReduceTask都是继承的Task这个抽象类。1).Mapper类中setup()和cleanup...

CombineFileInputFormat是一个抽象类。Hadoop提供了两个实现类CombineTextInputFormat和CombineSequenceFileInputFormat。此案例让我明白了三点：详见解读：MR多路径输入和解读：CombineFileInputFormat类对于单一输入路径情况：//...

回收站机制　1).HDFS的回收站机制由core-site.xml中fs.trash.interval属性(以分钟为单位)设置，默认是0，表示未启用。注意：配置数值应该为1440，而配置24*60会抛出NumberFormatException异常(亲测)。　2).回收站特性被启用时，每个用户都有独立的回收站目录，即：...

本案例采用MultipleInputs类实现多路径输入的倒排索引。解读：MR多路径输入packagetest0820;importjava.io.IOException;importjava.lang.reflect.Method;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;i...

MR-Job默认的输入格式FileInputFormat为每一个小文件生成一个切片。CombineFileInputFormat通过将多个“小文件”合并为一个"切片"（在形成切片的过程中也考虑同一节点、同一机架的数据本地性），让每一个Mapper任务可以处理更多的数据，从而提高MR任务的执行速度...