Map/Reduce Tutorial
このドキュメントでは、チュートリアルとして役立つことを目的に、ユーザーが触れる Hadoop Map/Reduce のすべての側面についてまとめて説明します。 Hadoop のインストールと設定が済み、すでに実行されていることを確認してください。詳細については、以下を参照してください。 Hadoop を初めて使うユーザーは、Hadoop クイックスタートを参照してください。 大規模な分散クラスタを使うユーザーは、Hadoop クラスタセットアップを参照してください。 Hadoop Map/Reduce は、どこにでもあるごく普通のハードウェアで構成した (数千ノードの) 大規模なクラスタ上で、膨大なデータ (数テラバイトのデータセット) を並列処理するアプリケーションを簡単に記述できるようにするソフトウェアフレームワークです。 通常、Map/Reduce のジョブは、入力データセットを独立
Hadoopを使いこなす(1)
まず、 1 の入力ファイルを分割する方法は、InputFormatクラスの、getSplits関数を上書きすることで、カスタマイズできます。 また、 3 のInputSplitから、KeyとValueを抽出する処理も、InputFormatクラスを通じてカスタマイズできます。 InputFormatのgetRecordReader関数を通じて、RecordReaderクラスを生成するのですが、これに任意のRecordReaderクラスを指定すればOKです。 2 のMap処理ですが、ユーザが指定したMapperクラスの処理を実行します。 Mapperクラスは、MapRunnerクラスを通じて、初期化処理、map関数を繰り返す過程、終了処理といった一連の流れを実行します。 MapRunnerクラスをカスタマイズすれば、こうした流れを制御することができます。 0.20.0からの新しいMapRed
1台でHBase, Hive, Pig, HUE(旧Cloudera Desktop)を試してみる(Ubuntu + Cloudera)
必要なもの ・Linux(Ubuntu)+Cloudera版Hadoop環境(1台)→ 構築方法はこちら ・インターネット接続 ・Cloudera社のCDH3のHBase, Hive, Pig, HUEのパッケージ(aptでインターネットからインストール) 作業手順 以下の、1. HBase, 2. Pig, 3. Hive, 4. HUEの手順は、独立して試すことができますし、一つの環境でまとめて試すこともできます。(それぞれデータの管理は別々です。) 1. HBase 1-1. インストール: Linux環境にて、rootで作業します。 1-1-1. HBaseをインストールします。 apt-get -y install hadoop-hbase apt-get -y install hadoop-hbase-master apt-get -y install hadoop-hbase
Hadoop File System Java Tutorial
Hadoop Distributed File System (HDFS) Java tutorial. This Java tutorial contains examples and Java code on how to create, rename, delete and do much more on Hadoop Distributed File System using the Haddop Java API. Copy a file from the local file system to HDFS The srcFile variable needs to contain the full name (path + file name) of the file in the local file system. The dstFile variable needs to
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
