hadoop怎么读指定列（如何向 hadoop 导入数据）

本文目录

• 如何向 hadoop 导入数据
• 用户连接hiveserver2时怎么在cli中指定队列
• 求助zabbix 监控hadoop 无法获取数据
• 在hadoop中什么命令的功能是将一个或多个
• hadoop MapReduce 读取配置参数
• Hadoop 请教学习顺序
• 大数据：Hadoop入门
• 如何执行Hadoop自带的例子

如何向 hadoop 导入数据

如何向 hadoop 导入数据

1.2 使用Hadoop shell命令导入和导出数据到HDFS 实验准备 实例需要用到的数据-weblog_entries.txt 在namenode创建2个文件夹用来存放实验用的数据 mkdir /home/data 1 mkdir /home/data_download1 将weblog_entries.txt上传到namenode里的/home/data文件夹（我使用SecureFXPortable.exe 工具） 注：以下命令都是在namenode节点运行的 实验过程 1.在HDFS中创建一个新的文件夹，用于保存weblog_entries.txt hadoop fs -mkdir /data/weblogs1 2.将weblog_entries.txt文件从本地文件系统复制到HDFS刚创建的新文件夹下 cd /home/data1 hadoop fs -copyFromLocal weblog_entries.txt /data/weblogs1 3.列出HDFS上weblog_entries.txt文件的信息： hadoop fs –ls /data/weblogs/weblog_entries.txt 1 4.将HDFS上的weblog_entries.txt文件复制到本地系统的当前文件夹下 cd /home/data_download1 hadoop fs -copyToLocal /data/weblogs/weblog_entries.txt ./weblog_entries.txt 1 最后用 ls 命令检验下时候将weblog_entries.txt 下载到本地

如何向oracle 10g数据库导入数据

Oracle 11g数据导入到10g 一、在11g服务器上，使用expdp命令备份数据 11g 导出语句：EXPDP USERID=’facial/facial@orcl as sysdba’ schemas=facialdirectory=DATA_PUMP_DIR dumpfile=test.dmp logfile=test.log version=10.2.0.1.0 二、在10g服务器上，使用impdp命令恢复数据 准备工作：1.建库2.建表空间3.建用户并授权4.将test.dmp拷贝到10g的dpdump目录下 --创建表空间 create tablespace TS_Facial datafile ’E:\ORACLE\PRODUCT\10.2.0\ORADATA\ORCL\Facial.DBF’ size 500M autoextend on next 50M; --创建用户 create user Facial identified by Facial default tablespace TS_Facial; --授权给用户 grant connect,resource,dba to Facial; test.dmp 和 test.log 放在E:\oracle\product\10.2.0\admin\orcl\dpdump目录下 10g 导入语句：IMPDP USERID=’facial/facial@orcl as sysdba’ schemas=facialdirectory=DATA_PUMP_DIR dumpfile=test.dmp logfile=test.log version=10.2.0.1.0

如何向mongodb分片集群导入数据

下载mongoDB（mongoDB下载地址），笔者使用的是mongoDB 2.0.4的Linux 64-bit版本。 解压：tar xzf mongo.tgz 默认情况下，mongoDB将数据存储在/data/db目录下，但它不会自动创建该目录，所以我们需要手动创建它： $ sudo mkdir -p /data/db/ $ sudo chown `id -u` /data/db 也可以使用--dbpath参数来指定别的数据库目录。 如果只是想在单机上测试一下mongoDB的话，非常简单，首先启动MongoDB server， $ ./mongodb-xxxxxxx/bin/mongod 在另外一个终端，连接到我们启动的server： $ ./mongodb-xxxxxxx/bin/mongo 》 db.foo.save( { a : 1 } ) 》 db.foo.find()

如何向clementine12.0中导入数据库数据

在resources找到database节点连上去就可以，之后按照你的用户名和密码填好就可以，但是在之前要配置数据库。

如何向sql server2008中导入数据库

打开SQL Server Management Studio，在对象资源管理器中，展开“SQL Server 实例”→“数据库”→“MySchool”节点，单击鼠标右键，选择“任务”→“导出数据”命令。出现导入和导出向导的欢迎界面，单击“下一步”按钮，出现“选择数据源”对话框，如图 在“选择数据源”对话框中设置如下选项： 数据源：SQL Native Client 10.0。 服务器名称：DC。 身份验证：Windows身份验证。 数据库：MySchool。 单击“下一步”按钮，出现“选择目标”对话框，设置如下选项（如图所示）： 目标：平面文件目标。 文件名：C:\student.txt。 格式：带分隔符。 单击“下一步”按钮，出现“指定表复制或查询”对话框，如图所示。 在“指定表复制或查询”对话框中选中“复制一个或多个表或视图的数据”单选按钮，单击“下一步”按钮，出现“配置平面文件目标”对话框，如图所示。 设置源表或源视图为MySchool.dbo.student，单击“下一步”按钮。 在“保存并执行包”对话框中选中“立即执行”复选框，如图所示，然后单击“下一步”按钮。 在如图所示的对话框中单击“完成”按钮。 如图所示，当执行完后，单击“关闭”按钮。 8 在Windows资源管理器中打开C:\student.txt文件，验证导出的结果。

如何导入数据

工具/原料 sql2008 方法/步骤 登录sql2008数据库，其实其他版本的数据库也是一样的原理 使用windows账户登录，登录成功之后打开资源管理器窗口 在数据库上单击右键，选择【新建数据库】 在弹出的新建数据库窗口中，输入数据库名字【test】然后点击确定 数据库【test】新建完成，在数据库上单击右键，选择【任务】【导入数据】 弹出导入数据向导，选择下一步 数据源选择【Excel】,文件路径选择我们需要导入的文件 目标数据库选择我们刚才新建的【test】数据库，其他保存默认不变，一直单击【下一步】 勾选我们需要导入的Excel表，如图所示，然后单击下一步，完成 开始导入数据，如图所示，成功导入，点击【关闭】 这样我们就导入了Excel中的数据

如何从linux向dbeaver导入数据

1、右击新建连接 2、选择Oracle 3、将要填的数据都填好了，下拉框选sid，点测试，通过就ok了 4、狂点下一步，最后完成。 注：无需安装oracle客户端。只有这个dbeaver就可以，只是需要个驱动包这个不用说。不会加驱动可以追问

如何从EXCEL向MATLAB导入数据

首先把excel文件放在work文件夹里，假设文件名为a.xls。 然后在matlab命令窗口输入a=xlsread(’a.xls’); 此时，a矩阵即为exel里对应的数据

使用Matlab中的Excel Link就可以了。 如果使用Excel 2003版本，操作如下： 1 打开Excel。 2 在菜单栏中选择工具→加载项→浏览。 3 在Matlab的安装目录下打开toolbox\exlink文件夹，选择EXCLLINK.XLA，点击确认。 4 自动回到加载项对话框后，确保对话框中有“Excel Link”，选中后点击确认按钮即可，菜单栏中自动添加了Matlab加载项。 5 使用其中的putmatrix，既可以将数据导入到Matlab中。 如果使用Excel 2007版本，操作如下： 1 打开Excel。 2 点击左上的office按钮→Excel选项→转到→加载项→浏览。 3 在Matlab的安装目录下打开toolbox\exlink文件夹，选择EXCLLINK.XLA，点击确认。 4 自动回到加载项对话框后，确保对话框中有“ExcelLink”，选中后点击确认按钮即可，菜单栏中自动添加了Matlab加载项。 5 使用其中的putmatrix，既可以将数据导入到Matlab中。

用户连接hiveserver2时怎么在cli中指定队列

解决方案 MapReduce运行队列的指定是通过配置（Configuration）属性“mapreduce.job.queuename”指定的。 大家可能首先想到的是通过“set mapreduce.job.queuename=queueName”的方式来选取运行队列，这在手动任务（临时分析需求）的场景下是不可取的，如前所述，我们为这类似的任务专门分配了相应的队列资源“hive.temporary”，我们必须能够保证用户通过Beeline连接HiveServer2后提交的Hive SQL语句运行在指定的队列“hive.temporary”中，而且用户无法随意更改运行队列，即无法随意更改属性“mapreduce.job.queuename”。 目前HiveServer2使用的权限控制策略为SQL Standard Based Hive Authorization和Storage Based Authorization in the Metastore Server。其中SQL Standard Based Hive Authorization会对Hive终端命令“set”做出限制：只能针对白名单（hive.security.authorization.sqlstd.confwhitelist）中列出的属性进行赋值。白名单默认包含一批属性，其中就包括“mapreduce.job.queuename”，我们需要通过配置文件hive-site.xml或者启动HiveServer2时通过参数“--hiveconf”设置白名单“hive.security.authorization.sqlstd.confwhitelist”的值，排除属性“mapreduce.job.queuename”，使得我们的用户通过Beeline连接至HiveServer2之后，无法随意更改“mapreduce.job.queuename”的值。 既然用户无法更改属性“mapreduce.job.queuename”，那么HiveServer2启动之后属性“mapreduce.job.queuename”必须具有一个默认值，即“hive.temporary”，这样用户通过Beeline连接HiveServer2之后提交的Hive SQL就会运行在队列“hive.temporary”中。那么，接下来的问题就是如果完成这个默认设定？ 一般情况下，我们会这样认为，HiveServer2的运行至少涉及到两份配置文件： （1）Hadoop：core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml （2）Hive：hive-site.xml 这些配置文件中的属性值都会“打包”到MapReduce任务的配置属性中去。我们自然会想到在mapred-site.xml或者hive-site.xml中指定“mapreduce.job.queuename”即可，然而实际验证之后发现情况并不是这样的。 （1）在hive-site.xml（mapred-site.xml）中指定“mapreduce.job.queuename”；

求助zabbix 监控hadoop 无法获取数据

　　Zabbix通过专用的Agent或者SNMP收集相关的监控数据，然后存储到数据库里面实时在前台展示。Zabbix监控数据主要分为以下两类：　　历史数据：history相关表,从history_uint表里面可以查询到设备监控项目的最大，最小和平均值,即存储监控数据的原始数据。　　趋势数据：trends相关表,趋势数据是经过Zabbix计算的数据，数据是从history_uint里面汇总的，从trends_uint可以查看到监控数据每小时最大，最小和平均值，即存储监控数据的汇总数据。　　Zabbix可以通过两种方式获取历史数据：　　1.通过Zabbix前台获取历史数据　　通过Zabbix前台查看历史数据非常简单，可以通过Monitoring-》Lastest data的方式查看。也可以点击右上角的As plain test按钮保存成文本文件。　　2.通过前台获取的数据进行处理和二次查询有很多限制，因此可以通过SQL语句直接从后台DB查询数据。　　首先大家应该熟悉SQL语句Select 常用用法：　　SELECT FROM { Table_name | View_name} [ [,{table2_name | view2_name}　　说明：　　1)SELECT子句指定要查询的特定表中的列，它可以是*，表达式，列表等。　　2)INTO子句指定要生成新的表。　　3)FROM子句指定要查询的表或者视图。　　4)WHERE子句用来限定查询的范围和条件。　　5)GROUP BY子句指定分组查询子句。　　6)HAVING子句用于指定分组子句的条件。　　7)ORDER BY可以根据一个或者多个列来排序查询结果，在该子句中，既可以使用列名，也可以使用相对列号，ASC表示升序，DESC表示降序。　　8）mysql聚合函数：sum()，count()，avg()，max()，avg()等都是聚合函数，当我们在用聚合函数的时候，一般都要用到GROUP BY 先进行分组，然后再进行聚合函数的运算。运算完后就要用到Having子句进行判断了,例如聚合函数的值是否大于某一个值等等。

在hadoop中什么命令的功能是将一个或多个

1、启动hadoop所有进程start-all.sh等价于start-dfs.sh + start-yarn.sh但是一般不推荐使用start-all.sh(因为开源框架中内部命令启动有很多问题)。2、单进程启动。sbin/start-dfs.sh--------------- sbin/hadoop-daemons.sh --config .. --hostname .. start namenode ... sbin/hadoop-daemons.sh --config .. --hostname .. start datanode ... sbin/hadoop-daemons.sh --config .. --hostname .. start sescondarynamenode ... sbin/hadoop-daemons.sh --config .. --hostname .. start zkfc ... //sbin/start-yarn.sh-------------- libexec/yarn-config.sh sbin/yarn-daemon.sh --config $YARN_CONF_DIR start resourcemanager sbin/yarn-daemons.sh --config $YARN_CONF_DIR start nodemanager3、常用命令 1、查看指定目录下内容hdfs dfs –ls hdfs dfs -ls -R / //显式目录结构eg: hdfs dfs –ls /user/wangkai.pt 2、打开某个已存在文件hdfs dfs –cat eg:hdfs dfs -cat /user/wangkai.pt/data.txt 3、将本地文件存储至hadoophdfs dfs –put hdfs dfs –put /home/t/file.txt /user/t 4、将本地文件夹存储至hadoophdfs dfs –put hdfs dfs –put /home/t/dir_name /user/t(dir_name是文件夹名) 5、将hadoop上某个文件down至本地已有目录下hadoop dfs -get hadoop dfs –get /user/t/ok.txt /home/t 6、删除hadoop上指定文件hdfs dfs –rm hdfs dfs –rm /user/t/ok.txt7、删除hadoop上指定文件夹（包含子目录等）hdfs dfs –rm hdfs dfs –rmr /user/t 8、在hadoop指定目录内创建新目录hdfs dfs –mkdir /user/thdfs dfs -mkdir - p /user/centos/hadoop 9、在hadoop指定目录下新建一个空文件使用touchz命令：hdfs dfs -touchz /user/new.txt 10、将hadoop上某个文件重命名使用mv命令： hdfs dfs –mv /user/test.txt /user/ok.txt （将test.txt重命名为ok.txt） 11、将hadoop指定目录下所有内容保存为一个文件，同时down至本地hdfs dfs –getmerge /user /home/t12、将正在运行的hadoop作业kill掉 hadoop job –kill 13.查看帮助 hdfs dfs -help 4、安全模式 (1)退出安全模式NameNode在启动时会自动进入安全模式。安全模式是NameNode的一种状态，在这个阶段，文件系统不允许有任何修改。系统显示Name node in safe mode，说明系统正处于安全模式，这时只需要等待十几秒即可，也可通过下面的命令退出安全模式：/usr/local/hadoop$bin/hadoop dfsadmin -safemode leave (2) 进入安全模式 在必要情况下，可以通过以下命令把HDFS置于安全模式：/usr/local/hadoop$bin/hadoop dfsadmin -safemode enter5、节点添加添加一个新的DataNode节点，先在新加节点上安装好Hadoop，要和NameNode使用相同的配置（可以直接从NameNode复制），修改HADOOPHOME/conf/master文件，加入NameNode主机名。然后在NameNode节点上修改HADOOPHOME/conf/master文件，加入NameNode主机名。然后在NameNode节点上修改HADOOP_HOME/conf/slaves文件，加入新节点名，再建立新加节点无密码的SSH连接，运行启动命令为：/usr/local/hadoop$bin/start-all.sh6、负载均衡HDFS的数据在各个DataNode中的分布可能很不均匀，尤其是在DataNode节点出现故障或新增DataNode节点时。新增数据块时NameNode对DataNode节点的选择策略也有可能导致数据块分布不均匀。用户可以使用命令重新平衡DataNode上的数据块的分布：/usr/local/hadoop$bin/start-balancer.sh7、补充1.对hdfs操作的命令格式是hdfs dfs 1.1 -ls 表示对hdfs下一级目录的查看1.2 -lsr 表示对hdfs目录的递归查看1.3 -mkdir 创建目录1.4 -put 从Linux上传文件到hdfs1.5 -get 从hdfs下载文件到linux1.6 -text 查看文件内容1.7 -rm 表示删除文件1.7 -rmr 表示递归删除文件2.hdfs在对数据存储进行block划分时，如果文件大小超过block，那么按照block大小进行划分；不如block size的，划分为一个块，是实际数据大小。*****PermissionDenyException 权限不足********** hadoop常用命令： hdfs dfs 查看Hadoop HDFS支持的所有命令 hdfs dfs –ls 列出目录及文件信息 hdfs dfs –lsr 循环列出目录、子目录及文件信息 hdfs dfs –put test.txt /user/sunlightcs 将本地文件系统的test.txt复制到HDFS文件系统的/user/sunlightcs目录下 hdfs dfs –get /user/sunlightcs/test.txt . 将HDFS中的test.txt复制到本地文件系统中，与-put命令相反 hdfs dfs –cat /user/sunlightcs/test.txt 查看HDFS文件系统里test.txt的内容 hdfs dfs –tail /user/sunlightcs/test.txt 查看最后1KB的内容 hdfs dfs –rm /user/sunlightcs/test.txt 从HDFS文件系统删除test.txt文件，rm命令也可以删除空目录 hdfs dfs –rmr /user/sunlightcs 删除/user/sunlightcs目录以及所有子目录 hdfs dfs –copyFromLocal test.txt /user/sunlightcs/test.txt 从本地文件系统复制文件到HDFS文件系统，等同于put命令 hdfs dfs –copyToLocal /user/sunlightcs/test.txt test.txt 从HDFS文件系统复制文件到本地文件系统，等同于get命令 hdfs dfs –chgrp /user/sunlightcs 修改HDFS系统中/user/sunlightcs目录所属群组，选项-R递归执行，跟linux命令一样 hdfs dfs –chown /user/sunlightcs 修改HDFS系统中/user/sunlightcs目录拥有者，选项-R递归执行 hdfs dfs –chmod MODE /user/sunlightcs 修改HDFS系统中/user/sunlightcs目录权限，MODE可以为相应权限的3位数或+/-{rwx}，选项-R递归执行hdfs dfs –count PATH 查看PATH目录下，子目录数、文件数、文件大小、文件名/目录名 hdfs dfs –cp SRC DST 将文件从SRC复制到DST，如果指定了多个SRC，则DST必须为一个目录 hdfs dfs –du PATH 显示该目录中每个文件或目录的大小 hdfs dfs –dus PATH 类似于du，PATH为目录时，会显示该目录的总大小 hdfs dfs –expunge 清空回收站，文件被删除时，它首先会移到临时目录.Trash/中，当超过延迟时间之后，文件才会被永久删除 hdfs dfs –getmerge SRC 获取由SRC指定的所有文件，将它们合并为单个文件，并写入本地文件系统中的LOCALDST，选项addnl将在每个文件的末尾处加上一个换行符 hdfs dfs –touchz PATH 创建长度为0的空文件 hdfs dfs –test – PATH 对PATH进行如下类型的检查： -e PATH是否存在，如果PATH存在，返回0，否则返回1 -z 文件是否为空，如果长度为0，返回0，否则返回1 -d 是否为目录，如果PATH为目录，返回0，否则返回1 hdfs dfs –text PATH 显示文件的内容，当文件为文本文件时，等同于cat，文件为压缩格式（gzip以及hadoop的二进制序列文件格式）时，会先解压缩 hdfs dfs –help ls 查看某个命令的帮助文档***隐藏网址***

hadoop MapReduce 读取配置参数

1. 如果第三方配置文件不是特别大（几百M以上），则可以使用DistributeCache。

2. 如果第三方配置文件比较大，则需要在MapReduce中实现join来做。

关于 DistributeCache的用法，请搜索“mapreduce DistributeCache”。

关于在MapReduce中实现两个文件的join，请搜索"mapreduce实现join"。

我只能说到这了。

Hadoop 请教学习顺序

虽然从事Hadoop方面工作，但是不是高手，毕竟只有一年经历而已。分享下本人的学习经历吧。了解Hadoop运行机制，可以学习Hadoop权威指南或者Hadoop实战；了解Hadoop运行流程，看懂HADOOP_HOME/bin/下面主要执行脚本。查看core-default.xml/hdfs-default.xml/mapred-default.xml等默认配置文件，及core-site.xml/hdfs-site.xml/mapred-site.xml等相关文件，学会如何进行参数优化，以及掌握如何配置读取压缩文件，默认的gzip，及自定义的lzo，学会自定义Combiner/Patitioner等，掌握各种输入输出格式的区别及应用场景，学会自定义输入输出格式，其次学习MapReduce算法，比如In-Map-Combing，相对频度计算，Pairs算法，Strips算法等。掌握好mapreduce编程。在这其中，需要好好阅读HADOOP_HOME/src/目录下的Hadoop源码，这个就是开源最大的好处。说的比较乱，但是就凑合着借鉴下吧

大数据：Hadoop入门

什么是大数据：（1.）大数据是指在一定时间内无法用常规软件对其内容进行抓取，管理和处理的数据集合，简而言之就是数据量非常大，大到无法用常规工具进行处理，如关系型数据库，数据仓库等。这里“大”是一个什么量级呢？如在阿里巴巴每天处理数据达到20PB（即20971520GB）.2.大数据的特点：（1.）体量巨大。按目前的发展趋势来看，大数据的体量已经到达PB级甚至EB级。（2.）大数据的数据类型多样，以非结构化数据为主，如网络杂志，音频，视屏，图片，地理位置信息，交易数据，社交数据等。（3.）价值密度低。有价值的数据仅占到总数据的一小部分。比如一段视屏中，仅有几秒的信息是有价值的。（4.）产生和要求处理速度快。这是大数据区与传统数据挖掘最显著的特征。3.除此之外还有其他处理系统可以处理大数据。Hadoop （开源）Spark（开源）Storm（开源）MongoDB（开源）IBM PureDate（商用）Oracle Exadata（商用）SAP Hana（商用）Teradata AsterData（商用）EMC GreenPlum（商用）HP Vertica（商用）注：这里我们只介绍Hadoop。二：Hadoop体系结构Hadoop来源：Hadoop源于Google在2003到2004年公布的关于GFS（Google File System），MapReduce和BigTable的三篇论文，创始人Doug Cutting。Hadoop现在是Apache基金会顶级项目，“Hadoop”一个虚构的名字。由Doug Cutting的孩子为其黄色玩具大象所命名。Hadoop的核心：（1.）HDFS和MapReduce是Hadoop的两大核心。通过HDFS来实现对分布式储存的底层支持，达到高速并行读写与大容量的储存扩展。（2.）通过MapReduce实现对分布式任务进行处理程序支持，保证高速分区处理数据。3.Hadoop子项目：（1.）HDFS：分布式文件系统，整个Hadoop体系的基石。（2.）MapReduce/YARN：并行编程模型。YARN是第二代的MapReduce框架，从Hadoop 0.23.01版本后，MapReduce被重构，通常也称为MapReduce V2，老MapReduce也称为 MapReduce V1。（3.）Hive：建立在Hadoop上的数据仓库，提供类似SQL语音的查询方式，查询Hadoop中的数据，（5.）HBase:全称Hadoop Database，Hadoop的分布式的，面向列的数据库，来源于Google的关于BigTable的论文，主要用于随机访问，实时读写的大数据。（6.）ZooKeeper：是一个为分布式应用所设计的协调服务，主要为用户提供同步，配置管理，分组和命名等服务，减轻分布式应用程序所承担的协调任务。还有其它特别多其它项目这里不做一一解释了。三：安装Hadoop运行环境用户创建：（1.）创建Hadoop用户组，输入命令：groupadd hadoop（2.）创建hduser用户，输入命令：useradd –p hadoop hduser（3.）设置hduser的密码，输入命令：passwd hduser按提示输入两次密码（4.）为hduser用户添加权限，输入命令：#修改权限chmod 777 /etc/sudoers#sudoersGedit /etc/sudoers#还原默认权限chmod 440 /etc/sudoers先修改sudoers 文件权限，并在文本窗口中查找到行“root ALL=（ALL）”，紧跟后面更新加行“hduser ALL=（ALL） ALL”，将hduser添加到sudoers。添加完成后切记还原默认权限，否则系统将不允许使用sudo命令。（5.）设置好后重启虚拟机，输入命令：Sudo reboot重启后切换到hduser用户登录安装JDK（1.）下载jdk-7u67-linux-x64.rpm,并进入下载目录。（2.）运行安装命令:Sudo rpm –ivh jdk-7u67-linux-x64.rpm完成后查看安装路径，输入命令：Rpm –qa jdk –l记住该路径，（3.）配置环境变量，输入命令：Sudo gedit /etc/profile打开profile文件在文件最下面加入如下内容export JAVA_HOME=/usr/java/jdk.7.0.67export CLASSPATH=$ JAVA_HOME/lib:$ CLASSPATHexport PATH=$ JAVA_HOME/bin:$PATH保存后关闭文件，然后输入命令使环境变量生效：Source /etc/profile（4.）验证JDK，输入命令：Java –version若出现正确的版本则安装成功。配置本机SSH免密码登录：（1.）使用ssh-keygen 生成私钥与公钥文件，输入命令：ssh-keygen –t rsa（2.）私钥留在本机，公钥发给其它主机（现在是localhost）。输入命令：ssh-copy-id localhost（3.）使用公钥来登录输入命令：ssh localhost配置其它主机SSH免密登录（1.）克隆两次。在VMware左侧栏中选中虚拟机右击，在弹出的快捷键菜单中选中管理---克隆命令。在克隆类型时选中“创建完整克隆”，单击“下一步”，按钮直到完成。（2.）分别启动并进入三台虚拟机，使用ifconfig查询个主机IP地址。（3.）修改每台主机的hostname及hosts文件。步骤1：修改hostname，分别在各主机中输入命令。Sudo gedit /etc/sysconfig/network步骤2：修改hosts文件：sudo gedit /etc/hosts步骤3：修改三台虚拟机的IP第一台对应node1虚拟机的IP：192.168.1.130第二台对应node2虚拟机的IP：192.168.1.131第三台对应node3虚拟机的IP：192.168.1.132（4.）由于已经在node1上生成过密钥对，所有现在只要在node1上输入命令：ssh-copy-id node2ssh-copy-id node3这样就可以将node1的公钥发布到node2，node3。（5.）测试SSH,在node1上输入命令：ssh node2#退出登录exitssh node3exit四：Hadoop完全分布式安装1. Hadoop有三种运行方式：（1.）单机模式：无须配置，Hadoop被视为一个非分布式模式运行的独立Java进程（2.）伪分布式：只有一个节点的集群，这个节点即是Master（主节点，主服务器）也是Slave（从节点，从服务器），可在此单节点上以不同的java进程模拟分布式中的各类节点（3.）完全分布式：对于Hadoop,不同的系统会有不同的节点划分方式。2.安装Hadoop（1.）获取Hadoop压缩包hadoop-2.6.0.tar.gz,下载后可以使用VMWare Tools通过共享文件夹，或者使用Xftp工具传到node1。进入node1 将压缩包解压到/home/hduser目录下，输入命令：#进入HOME目录即：“/home/hduser”cd ~tar –zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz（2.）重命名hadoop输入命令：mv hadoop-2.6.0 hadoop（3.）配置Hadoop环境变量，输入命令：Sudo gedit /etc/profile将以下脚本加到profile内：#hadoopexport HADOOP_HOME=/home/hduser/hadoopexport PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH保存关闭，最后输入命令使配置生效source /etc/profile注：node2，和node3都要按照以上配置进行配置。3.配置Hadoop（1.）hadoop-env.sh文件用于指定JDK路径。输入命令：$ cd ~/hadoop/etc/hadoop$ gedit hadoop-env.sh然后增加如下内容指定jDK路径。export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67（2.）打开指定JDK路径,输入命令：export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67（4.）core-site.xml:该文件是Hadoop全局配置，打开并在元素中增加配置属性如下：

fs.defaultFshdfs://node1:9000hadoop.tmp.dirfile:/home/hduser/hadoop/tmp这里给出了两个常用的配置属性，fs.defaultFS表示客户端连接HDFS时，默认路径前缀，9000是HDFS工作的端口。Hadoop.tmp.dir如不指定会保存到系统的默认临时文件目录/tmp中。（5.）hdfs-site.xml:该文件是hdfs的配置。打开并在元素中增加配置属性。（6.）mapred-site.xml:该文件是MapReduce的配置，可从模板文件mapred-site.xml.template中复制打开并在元素中增加配置。（7.）yarn-site.xml:如果在mapred-site.xml配置了使用YARN框架，那么YARN框架就使用此文件中的配置，打开并在***隐藏网址***

如何执行Hadoop自带的例子

如何执行Hadoop自带的例子

　1、在linux系统中，所在目录“/home/kcm”下建立一个档案input $ mkdir input 2.在资料夹input中建立两个文字档案file1.txt和file2.txt，file1.txt中内容是“hello word”,file2.txt中内容是“hello hadoop”、“hello mapreduce”(分两行)。 $ cd input $ vi file1.txt（档案并储存） $ vi file2.txt（档案并储存） $ ls -l /home/kcm/input file1.txt file2.txt 显示档案内容可用： $ cat/home/kcm/input/file1.txt hello word $ cat /home/kcm/input/file2.txt hello mapreduce hello hadoop 3.在HDFS上建立输入资料夹wc_input,并将本地资料夹input中的两个文字档案上传到丛集的wc_input下 $ hadoop fs -mkdir wc_input $ hadoop fs -put/home/kcm/input/file* wc_input 检视wc_input中的档案： $ /hadoop fs -ls wc_input Found 2 items -rw-r--r-- 1 root supergroup 11 2014-03-13 01:19 /user/hadoop/wc_input/file1.txt -rw-r--r-- 1 root supergroup 29 2014-03-13 01:19 /user/hadoop/wc_input/file2.txt 4.首先，在window下将wordcount进行打包，我们这里把它打包成wordcount.jar；然后，将wordcount.jar拷贝到linux系统中，存放的目录自己决定即可。我们这里存放到/home/kcm目录下面。 5.执行wordcount.jar包（转到该jar包存放的目录下）： $ hadoop jar wordcount.jar /user/hadoop/wc_input /user/hadoop/output

android sdk中自带的例子怎样执行

新建一个android project 在建立画面选择Create project frome exceting sourse 接着选择android版本。然后location里面选择你sdk资料夹下sample/androi-7/ApiDemos 这个资料夹 apidemos资料夹下面就是所有的例子程式。建立以后右键点选选择Run us选单下面第一个选项执行它。 就会自动建立一个虚拟机器跑起来这个例子程式了。 里面是各种元件的程式码... 希望你满意我的答案

执行Android自带的例子时出错。

只能看到 Activity03 这个类的 onCreate方法 28行有个错误.... 应该是resultListener 这个类有问题，要看原始码 才知道的

MAPXTREME 6.7.1自带的例子里Routing and Geocoding无法执行

指定的URL可能没有Envinsa伺服器或伺服器无法处理请求 :localhost:8080/LocationUtility/services/LocationUtility 路径是否正确? localhost:8080 指定的伺服器是否正确 GetMiAwareGeocodeClient是GeocodeClientFactory的属性吗? 我的是这样设定 puconn.ConnectionString = copConnStr 或 puconn.ConnectionString = Session("copconnstr").ToString

如何看tomcat自带的例子?

启动 tomcat（bin目录下的tomcat6.exe） 在浏览器位址列输入 :localhost:8080/examples/index. 即可 其实tomcat安装完成后 自带的例子会以一个工程的形式被发布到了webapps目录下 即上面提到的examples工程(tomcat 6.0) 5.0的版本也类似

ansys自带的例子如何看

应该是找在什么位置吧？ 在ansys软体上面一行的最后一个的按钮help中，点选，然后再次点选下拉选单的help Topics 然后在开启的chm档案中点选Search(搜寻），然后在下面的输入框里面输入 Wele to the ANSYS Tutorials 就进入到自带例子的介面，如果还是不会，那就多练练windows怎么使用，，其他的一些例子在本人的百度部落格里面有说明

osgearth中自带的例子是怎么执行的

1、档案--》开启驱动器设定“测试事例目录” 2、双击又测树目录，载入.earth文件，如有修改，可储存 3、xml--》检视方式设定文字显示格式。 4、可在命令文字框中，自定义命令。 5、档案--》执行，执行“命令”串，检视osgEarth例项程式。

如何执行blazeds的例子

有文件的架构可以提供追溯其他工作产品的上下文。 有文件的架构可以传达可供选择的架构解决方案。 有文件的架构有助于从一个现有架构转换到一个新架构计划的计划编制。 有文件的架构通常能通过识别组成架构的元素及它们之间的依赖性来帮助编制计划。 有文件的架构可以提醒架构师在其所作的某些决定背后的基本原理。 有文件的架构有助于架构的评估。 选择视点。 建立工作产品。 给架构描述打包。 （1）功能性视点：它关注支援系统功能性的元素。 （2）部署视点：它关注支援系统分布的元素。 （3）需求视点：为形成架构的系统需求提供说明，它包括功能性需求、品质和约束。 （4）确认视点：为系统提供必需的功能、展示必需的品质和适应定义的约束提供说明。 交叉视点是从某一特定功能的视点出发，与基础视点交叉综合关注的元素，下图为一交叉视点的例子。 实现层级。 交叉关注。 逻辑检视是设计的物件模型。 过程检视获取设计的并发和同步方面的资讯。 开发检视描述的是软体开发环境中的软体静态组织。 物理检视描述了软体与硬体之间的对映，还反映了它在分散式方面的资讯。

求教eclipse如何学习自带的例子

例项就在安装目录下的tutorial里 执行起来后，多看，多写，多总结

如何确定oracle自带的例子在哪个owner里

登入sys as sysdba view plain copy select t.owner from all_tables t where t.table_name=’例子的表名’; 就可以查到owner了 然后用owner登入就可以测试给的example了 比如Oracle文件我看到一个example UNION Example The following statement bines the results of o queries with the UNION operator, which eliminates duplicate selected rows. This statement shows that you must match data type (using the TO_CHAR function) when columns do not exist in one or the other table: view plain copy SELECT location_id, department_name "Department", TO_CHAR(NULL) "Warehouse" FROM departments UNION SELECT location_id, TO_CHAR(NULL) "Department", warehouse_name FROM warehouses; LOCATION_ID Department Warehouse ----------- ------------------------------ --------------------------- 1400 IT 1400 Southlake, Texas 1500 Shipping 1500 San Francisco 1600 New Jersey 1700 Aounting 1700 Administration 1700 Benefits 1700 Construction 1700 Contracting 1700 Control And Credit ... 而我不知道departments,warehouses表是属于scott还是Oe还是Hr或者别的owner? 我就用sys as sysdba登入 然后查询 view plain copy select t.owner from all_tables t where t.table_name=’WAREHOUSES’; 得到 OWNER OE 那么用OE登入就可以实验这个example了 这个是Oracle? Database Sample Schemas 11g Release 2 (11.2) :docs.oracle./cd/E11882_01/server.112/e10831/toc.htm