1.如何分布式运行mapreduce程序
2.scribe安装与使用
3.保姆级教程！读取读写玩转 ChunJun 详细指南
4.java培训主要学什么？

如何分布式运行mapreduce程序

       ã€€ã€€ä¸€ã€ 首先要知道此前提 转载

       ã€€ã€€è‹¥åœ¨windows的Eclipse工程中直接启动mapreduc程序，需要先把hadoop集群的配置目录下的xml都拷贝到src目录下，让程序自动读取集群的地址后去进行分布式运行(您也可以自己写java代码去设置job的configuration属性)。

       ã€€ã€€è‹¥ä¸æ‹·è´ï¼Œå·¥ç¨‹ä¸­bin目录没有完整的xml配置文件，则windows执行的mapreduce程序全部通过本机的jvm执行，作业名也是带有“local"字眼的作业，如 job_local_。 这不是真正的分布式运行mapreduce程序。

       ã€€ã€€ä¼°è®¡å¾—研究org.apache.hadoop.conf.Configuration的源码，反正xml配置文件会影响执行mapreduce使用的文件系统是本机的windows文件系统还是远程的hdfs系统; 还有影响执行mapreduce的mapper和reducer的是本机的jvm还是集群里面机器的jvm

       ã€€ã€€äºŒã€ 本文的结论

       ã€€ã€€ç¬¬ä¸€ç‚¹å°±æ˜¯ï¼š windows上执行mapreduce，必须打jar包到所有slave节点才能正确分布式运行mapreduce程序。（我有个需求是要windows上触发一个mapreduce分布式运行）

       ã€€ã€€ç¬¬äºŒç‚¹å°±æ˜¯ï¼š Linux上，只需拷贝jar文件到集群master上,源码源码执行命令hadoop jarPackage.jar MainClassName即可分布式运行mapreduce程序。

       ã€€ã€€ç¬¬ä¸‰ç‚¹å°±æ˜¯ï¼š 推荐使用附一，实现了自动打jar包并上传，分布式执行的mapreduce程序。

       ã€€ã€€é™„一、 推荐使用此方法：实现了自动打jar包并上传，分布式执行的mapreduce程序：

       ã€€ã€€è¯·å…ˆå‚考博文五篇：

       ã€€ã€€Hadoop作业提交分析（一）~~（五）

       ã€€ã€€å¼•ç”¨åšæ–‡çš„附件中EJob.java到你的工程中，然后main中添加如下方法和代码。

       ã€€ã€€public static File createPack() throws IOException {

       ã€€ã€€File jarFile = EJob.createTempJar("bin");

       ã€€ã€€ClassLoader classLoader = EJob.getClassLoader();

       ã€€ã€€Thread.currentThread().setContextClassLoader(classLoader);

       ã€€ã€€return jarFile;

       ã€€ã€€}

       ã€€ã€€åœ¨ä½œä¸šå¯åŠ¨ä»£ç ä¸­ä½¿ç”¨æ‰“包：

       ã€€ã€€Job job = Job.getInstance(conf, "testAnaAction");

       ã€€ã€€æ·»åŠ ï¼š

       ã€€ã€€String jarPath = createPack().getPath();

       ã€€ã€€job.setJar(jarPath);

       ã€€ã€€å³å¯å®žçŽ°ç›´æŽ¥run as java application 在windows跑分布式的mapreduce程序，不用手工上传jar文件。

       ã€€ã€€é™„二、得出结论的测试过程

       ã€€ã€€ï¼ˆæœªæœ‰ç©ºçœ‹ä¹¦ï¼Œåªèƒ½é€šè¿‡æ„šç¬¨çš„测试方法得出结论了）

       ã€€ã€€ä¸€. 直接通过windows上Eclipse右击main程序的java文件，然后"run as application"或选择hadoop插件"run on hadoop"来触发执行MapReduce程序的测试。

       ã€€ã€€1，如果不打jar包到进集群任意linux机器上，它报错如下：

       ã€€ã€€[work] -- ::, - org.apache.hadoop.mapreduce.Job - [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map 0% reduce 0%

       ã€€ã€€[work] -- ::, - org.apache.hadoop.mapreduce.Job - [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Task Id : attempt___m__0, Status : FAILED

       ã€€ã€€Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:)

       ã€€ã€€at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)

       ã€€ã€€at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:)

       ã€€ã€€Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClassByName(Configuration.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:)

       ã€€ã€€... 8 more

       ã€€ã€€# Error:后重复三次

       ã€€ã€€-- ::, - org.apache.hadoop.mapreduce.Job - [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map % reduce %

       ã€€ã€€çŽ°è±¡å°±æ˜¯ï¼šæŠ¥é”™ï¼Œæ— è¿›åº¦ï¼Œæ— è¿è¡Œç»“果。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€2，拷贝jar包到“只是”集群master的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行，它报错同上。

       ã€€ã€€çŽ°è±¡å°±æ˜¯ï¼šæŠ¥é”™ï¼Œæ— è¿›åº¦ï¼Œæ— è¿è¡Œç»“果。

       ã€€ã€€3，拷贝jar包到集群某些slave的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行

       ã€€ã€€å’ŒæŠ¥é”™ï¼š

       ã€€ã€€Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.java:)

       ã€€ã€€å’ŒæŠ¥é”™ï¼š

       ã€€ã€€Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountReducer not found

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€çŽ°è±¡å°±æ˜¯ï¼šæœ‰æŠ¥é”™ï¼Œä½†ä»ç„¶æœ‰è¿›åº¦ï¼Œæœ‰è¿è¡Œç»“果。

       ã€€ã€€4，拷贝jar包到集群所有slave的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行：

       ã€€ã€€çŽ°è±¡å°±æ˜¯ï¼šæ— æŠ¥é”™ï¼Œæœ‰è¿›åº¦ï¼Œæœ‰è¿è¡Œç»“果。

       ã€€ã€€ç¬¬ä¸€ç‚¹ç»“论就是： windows上执行mapreduce，必须打jar包到所有slave节点才能正确分布式运行mapreduce程序。

       ã€€ã€€äºŒ 在Linux上的通过以下命令触发MapReduce程序的测试。

       ã€€ã€€hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/bookCount.jar bookCount.BookCount

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€1，只拷贝到master，在master上执行。

       ã€€ã€€çŽ°è±¡å°±æ˜¯ï¼šæ— æŠ¥é”™ï¼Œæœ‰è¿›åº¦ï¼Œæœ‰è¿è¡Œç»“果。

       ã€€ã€€2，拷贝随便一个slave节点,在slave上执行。

       ã€€ã€€çŽ°è±¡å°±æ˜¯ï¼šæ— æŠ¥é”™ï¼Œæœ‰è¿›åº¦ï¼Œæœ‰è¿è¡Œç»“果。

       ã€€ã€€ä½†æŸäº›èŠ‚点上运行会报错如下，且运行结果。：

       ã€€ã€€// :: INFO mapreduce.JobSubmitter: Cleaning up the staging area /tmp/hadoop-yarn/staging/hduser/.staging/job__

       ã€€ã€€Exception in thread "main" java.lang.NoSuchFieldError: DEFAULT_MAPREDUCE_APPLICATION_CLASSPATH

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.util.MRApps.setMRFrameworkClasspath(MRApps.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.util.MRApps.setClasspath(MRApps.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.mapred.YARNRunner.createApplicationSubmissionContext(YARNRunner.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.mapred.YARNRunner.submitJob(YARNRunner.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$.run(Job.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$.run(Job.java:)

       ã€€ã€€at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)

       ã€€ã€€at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.java:)

       ã€€ã€€at com.etrans.anaSpeed.AnaActionMr.run(AnaActionMr.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:)

       ã€€ã€€at com.etrans.anaSpeed.AnaActionMr.main(AnaActionMr.java:)

       ã€€ã€€at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)

       ã€€ã€€at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:)

       ã€€ã€€at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:)

       ã€€ã€€at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:)

       ã€€ã€€at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:)

       ã€€ã€€ç¬¬äºŒç‚¹ç»“论就是： Linux上，只需拷贝jar文件到集群master上,执行命令hadoop jarPackage.jar MainClassName即可分布式运行mapreduce程序。

scribe安装与使用

       Scribe的安装与使用指南

       要安装Thrift依赖，首先确保已安装以下软件：g++,读取读写 boost, autoconf, libevent, Apache ant, JDK, PHP, 和python。其他脚本语言根据需要自行安装。源码源码

       安装Thrift的读取读写步骤如下：

       参照扩展阅读~中的说明进行安装流程。

       在thrift源代码目录下的源码源码源码时代的uitutorial目录中，使用`thrift -r –gen cpp tutorial.thrift`命令生成服务代码，读取读写包括对include文件的源码源码处理。

       生成的读取读写代码会存放在gen-cpp目录下，接着切换到tutorial/cpp目录，源码源码执行`make`生成CppServer与CppClient。读取读写

       运行这两个程序，源码源码确保它们能成功通信。读取读写

       如果Hadoop自带的源码源码libhdfs不可用，可以按照以下步骤编译：在Hadoop根目录下输入`ant compile-c++-libhdfs -Dislibhdfs=true`，读取读写并配置HADOOP_HOME的CLASSPATH。

       安装Scribe的cooleditPro源码步骤包括运行bootstrap脚本（参见扩展阅读）。可能遇到的错误及解决方法如下：

       当Boost不在默认目录时，配置命令如下：`./configure –with-boost=/usr/local/boost –prefix=/usr/local/scribe`。

       如果运行examples时出现`ImportError: No module named scribe`，可能需要添加Python路径，如：`$export PYTHONPATH="/usr/lib/python2.6/site-packages/"`。

       遇到`java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/conf/Configuration`异常，需将Hadoop的classpath添加到环境变量中，如：`$export CLASSPATH=$HADOOP_HOME/hadoop-core-0..2+.jar[2]`。vf 源码

       安装完成后，可以参考扩展阅读8中的方法验证安装是否成功。

保姆级教程！玩转 ChunJun 详细指南

       ChunJun 是一款强大的数据集成框架，它以稳定、易用和高效著称，支持大规模数据同步与实时计算。无论是egretarpg源码静态数据如MySQL、HDFS，还是实时变化的数据如binlog、Kafka，ChunJun都能轻松处理。其原生支持FlinkSQL的语法和特性，使得数据开发人员能专注于业务场景的构建，有效提升工作效率。

       经过多年的micq 源码迭代，ChunJun已成为众多企业的数据整合利器，解决了数据抽取的繁琐工作。作为系列教程的第三部分，本文将引导你如何配置ChunJun任务，通过ChunJun Client提交任务，让你全面掌握如何玩转这个工具。ChunJun的脚本支持Sync(Json)和SQL模式，每种模式都有其特定的配置和应用场景。

       首先，要使用ChunJun，你需要Java（JDK8）和Maven（推荐3.6.3版本）。可以从ChunJun的GitHub或Gitee仓库下载release版本，或者选择编译源码。此外，ChunJun的代码风格管理依赖于spotless插件，记得在提交代码前进行格式化。

       接下来，通过四种模式了解如何通过ChunJun Client提交任务：LocalTest（本地调试）、Standalone（独立模式）、Yarn Session（YARN会话模式）和Yarn Perjob（即将废弃的模式）。每种模式都有详细的环境准备和操作步骤，帮助你顺利启动和监控任务。

       最后，如果你遇到问题，ChunJun提供了本地和远程调试选项，以便快速定位和解决问题。如果你对ChunJun的介绍和帮助感到满意，别忘了分享和关注相关资料，获取更多大数据和开源资讯。

java培训主要学什么？

       åƒè¿™æ ·çš„问题，我已经回答了很多次，现在很多新手，特别是刚刚入行想学java的同学，不知道该从哪里入手，我是在成都课工场学java入的行，现在已变成老司机，我整理了一些java的知识点，一共分为六个阶段，个技能点，第一阶段、第二阶段、第三阶段、第四阶段是必须要掌握的，很多机构忽悠人，就只学到第四阶段，第五阶段和第六阶段就是高薪、高职的保障，就说说想高薪必须得把后面两个阶段的给掌握了，老铁，觉得合适采纳下啊。

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       6. è®¤è¯†è®¡ç®—机病毒

       7. é€»è¾‘训练

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       . å­—节输出流(OutputStream、FileOutputStream、BufferedOutputStream)

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       . å­—节输出流(Writer、OutputStreamWriter、FileWriter、BufferedWriter)

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