idea mapreduce 插件

如何检查hadoop mapreduce性能1)优化map，idea编写spark程序随机报错，以及reduce任务运行的症状数量:每个map或reduce任务在3040秒内结束。Hadoop运行在Linux系统下，要在windows下运行mapreduce在eclipse和Idea中运行hdfs的程序和API，必须先安装在Windows 插件下运行的支持。

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原因:window无法本地获取hadoop配置，错误是缺少winutils.exe程序。Hadoop运行在Linux系统下。要在windows下运行mapreduce在eclipse和Idea中运行hdfs的程序和API，必须先安装在Windows 插件下运行的支持。

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在这个例子中，我将向您展示如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapReduce程序。虽然Hadoop框架是用Java写的，但是我们还是需要用C 和Python这样的语言来实现Hadoop程序。虽然Hadoop官网给出的示例程序是用Jython写的，打包成Jar文件，明显造成不便，但其实不一定要这样实现。我们可以用Python来关联Hadoop进行编程。看看/src/examples/python/word count . py上的例子，你就明白我在说什么了。

科普星火，什么是星火，怎么用。1.Spark基于什么算法？2.Spark和MapReduce有什么区别？3.为什么Spark比Hadoop更灵活？4.Spark有哪些局限性？5.什么情况下适合用Spark。这种现象有时会出现在一些杂牌的主板上。我不明白。我得去论坛问问。

1。首先要知道这个前提。如果直接在windows的Eclipse项目中启动mapreduc程序，需要将hadoop集群的配置目录下的xml全部复制到src目录下，这样程序就可以自动读取集群的地址，然后分布式运行(也可以自己写java代码设置作业的配置属性)。如果不复制，项目中的bin目录没有完整的xml配置文件，那么windows执行的所有mapreduce程序都是通过本机的jvm执行的，作业名也是带有“本地”字样的作业，比如job_local_0001。

在使用hadoop的时候，我们有时候会编写一些mapreduce的应用，可能会用到一些第三方的包。如果什么都不做，将在作业中报告ClassNotFound异常。有四种处理方法:1。将依赖包部署到每个tasktracker。这种方法最简单，但是需要部署到每个tasktracker上，而且可能会造成包污染的问题。

2.将依赖包和包直接合并到mapreducejob中的问题是，合并后的包可能会非常大，不利于包的升级。3.使用DistributedCache的方法是先把这些包上传到HDFS，在程序启动的时候就可以完成一次。然后在提交作业时将hdfspath添加到类路径中。

1)优化地图数量，减少任务。症状:每个地图或减少任务在3040秒内结束，大型作业不会使用全球所有集群中的可用插槽。大部分mapper和reducer制定了运行计划后，有一两个还处于待定状态，直到最后，诊断:优化map和reduce的任务非常重要，但经常被忽略。下面是我经常使用的一些相关设置方法:如果每个任务仅过了3040秒就结束了，请减少任务总数。