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2024-12-24 11:08:46 来源:源码熊少儿编程认识源码熊

1.如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapReduce程序
2.Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程
3.大数据开发之安装篇-7 LZO压缩
4.Hudi 基础入门篇

hadoop编辑源码_hadoop源码编译

如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapReduce程序

       MichaelG.Noll在他的Blog中提到如何在Hadoop中用Python编写MapReduce程序,韩国的gogamza在其Bolg中也提到如何用C编写MapReduce程序(我稍微修改了一下原程序,编辑编译因为他的Map对单词切分使用tab键)。我合并他们两人的文章,也让国内的Hadoop用户能够使用别的语言来编写MapReduce程序。  首先您得配好您的Hadoop集群,这方面的介绍网上比较多,这儿给个链接(Hadoop学习笔记二安装部署)。HadoopStreaming帮助我们用非Java的编程语言使用MapReduce,Streaming用STDIN(标准输入)和STDOUT(标准输出)来和我们编写的Map和Reduce进行数据的交换数据。任何能够使用STDIN和STDOUT都可以用来编写MapReduce程序,比如我们用Python的sys.stdin和sys.stdout,或者是C中的stdin和stdout。  我们还是使用Hadoop的例子WordCount来做示范如何编写MapReduce,在WordCount的例子中我们要解决计算在一批文档中每一个单词的出现频率。首先我们在Map程序中会接受到这批文档每一行的数据,然后我们编写的Map程序把这一行按空格切开成一个数组。并对这个数组遍历按"1"用标准的输出输出来,代表这个单词出现了一次。在Reduce中我们来统计单词的出现频率。    PythonCode  Map:mapper.py  #!/usr/bin/envpythonimportsys#mapswordstotheircountsword2count={ }#inputcomesfromSTDIN(standardinput)forlineinsys.stdin:#removeleadingandtrailingwhitespaceline=line.strip()#splitthelineintowordswhileremovinganyemptystringswords=filter(lambdaword:word,line.split())#increasecountersforwordinwords:#writetheresultstoSTDOUT(standardoutput);#whatweoutputherewillbetheinputforthe#Reducestep,i.e.theinputforreducer.py##tab-delimited;thetrivialwordcountis1print'%s\t%s'%(word,1)  Reduce:reducer.py  #!/usr/bin/envpythonfromoperatorimportitemgetterimportsys#mapswordstotheircountsword2count={ }#inputcomesfromSTDINforlineinsys.stdin:#removeleadingandtrailingwhitespaceline=line.strip()#parsetheinputwegotfrommapper.pyword,count=line.split()#convertcount(currentlyastring)tointtry:count=int(count)word2count[word]=word2count.get(word,0)+countexceptValueError:#countwasnotanumber,sosilently#ignore/discardthislinepass#sortthewordslexigraphically;##thisstepisNOTrequired,wejustdoitsothatour#finaloutputwilllookmoreliketheofficialHadoop#wordcountexamplessorted_word2count=sorted(word2count.items(),key=itemgetter(0))#writetheresultstoSTDOUT(standardoutput)forword,countinsorted_word2count:print'%s\t%s'%(word,count)  CCode  Map:Mapper.c  #include#include#include#include#defineBUF_SIZE#defineDELIM"\n"intmain(intargc,char*argv[]){ charbuffer[BUF_SIZE];while(fgets(buffer,BUF_SIZE-1,stdin)){ intlen=strlen(buffer);if(buffer[len-1]=='\n')buffer[len-1]=0;char*querys=index(buffer,'');char*query=NULL;if(querys==NULL)continue;querys+=1;/*nottoinclude'\t'*/query=strtok(buffer,"");while(query){ printf("%s\t1\n",query);query=strtok(NULL,"");}}return0;}h>h>h>h>  Reduce:Reducer.c  #include#include#include#include#defineBUFFER_SIZE#defineDELIM"\t"intmain(intargc,char*argv[]){ charstrLastKey[BUFFER_SIZE];charstrLine[BUFFER_SIZE];intcount=0;*strLastKey='\0';*strLine='\0';while(fgets(strLine,BUFFER_SIZE-1,stdin)){ char*strCurrKey=NULL;char*strCurrNum=NULL;strCurrKey=strtok(strLine,DELIM);strCurrNum=strtok(NULL,DELIM);/*necessarytocheckerrorbut.*/if(strLastKey[0]=='\0'){ strcpy(strLastKey,strCurrKey);}if(strcmp(strCurrKey,strLastKey)){ printf("%s\t%d\n",strLastKey,count);count=atoi(strCurrNum);}else{ count+=atoi(strCurrNum);}strcpy(strLastKey,strCurrKey);}printf("%s\t%d\n",strLastKey,count);/*flushthecount*/return0;}h>h>h>h>  首先我们调试一下源码:  chmod+xmapper.pychmod+xreducer.pyecho"foofooquuxlabsfoobarquux"|./mapper.py|./reducer.pybar1foo3labs1quux2g++Mapper.c-oMapperg++Reducer.c-oReducerchmod+xMapperchmod+xReducerecho"foofooquuxlabsfoobarquux"|./Mapper|./Reducerbar1foo2labs1quux1foo1quux1  你可能看到C的输出和Python的不一样,因为Python是把他放在词典里了.我们在Hadoop时,会对这进行排序,然后相同的单词会连续在标准输出中输出.  在Hadoop中运行程序  首先我们要下载我们的测试文档wget页面中摘下的用php编写的MapReduce程序,供php程序员参考:Map:mapper.php  #!/usr/bin/php$word2count=array();//inputcomesfromSTDIN(standardinput)while(($line=fgets(STDIN))!==false){ //removeleadingandtrailingwhitespaceandlowercase$line=strtolower(trim($line));//splitthelineintowordswhileremovinganyemptystring$words=preg_split('/\W/',$line,0,PREG_SPLIT_NO_EMPTY);//increasecountersforeach($wordsas$word){ $word2count[$word]+=1;}}//writetheresultstoSTDOUT(standardoutput)//whatweoutputherewillbetheinputforthe//Reducestep,i.e.theinputforreducer.pyforeach($word2countas$word=>$count){ //tab-delimitedecho$word,chr(9),$count,PHP_EOL;}?>  Reduce:mapper.php  #!/usr/bin/php$word2count=array();//inputcomesfromSTDINwhile(($line=fgets(STDIN))!==false){ //removeleadingandtrailingwhitespace$line=trim($line);//parsetheinputwegotfrommapper.phplist($word,$count)=explode(chr(9),$line);//convertcount(currentlyastring)toint$count=intval($count);//sumcountsif($count>0)$word2count[$word]+=$count;}//sortthewordslexigraphically////thissetisNOTrequired,wejustdoitsothatour//finaloutputwilllookmoreliketheofficialHadoop//wordcountexamplesksort($word2count);//writetheresultstoSTDOUT(standardoutput)foreach($word2countas$word=>$count){ echo$word,chr(9),$count,PHP_EOL;}?>  作者:马士华发表于:--

Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0..2+iceberg踩坑过程

       集成Hadoop 3.3.5与Hive 4.0.0-beta-1、Tez 0..2和Iceberg的源码源码过程中,尽管资料匮乏且充满挑战,编辑编译但通过仔细研究和实践,源码源码最终成功实现了。编辑编译以下是源码源码国外挖矿网站源码关键步骤的总结:

       前置准备

       Hadoop 3.3.5:由于Hive依赖Hadoop,确保已安装并配置。编辑编译

       Tez 0..2:作为Hive的源码源码计算引擎,需要先下载(Apache TEZ Releases)并可能因版本差异手动编译以适应Hadoop 3.3.5。编辑编译

       源码编译与配置

       从release-0..2下载Tez源码,源码源码注意其依赖的编辑编译Protocol Buffers 2.5.0。

       修改pom.xml,源码源码调整Hadoop版本和protobuf路径,编辑编译梦幻昆仑源码编译同时配置Maven仓库。源码源码

       编译时,编辑编译可以跳过tez-ui和tez-ext-service-tests以节省时间。

       安装与配置

       将编译后的Tez包上传至HDFS,并在Hadoop和Hive客户端配置tez-site.xml和环境变量。

       Hive集成

       Hive 4.0.0-beta-1:提供SQL查询和数据分析,已集成Iceberg 1.3无需额外配置。

       下载Hive 4.0.0的稳定版本,解压并配置环境变量。

       配置Hive-site.xml,包括元数据存储选择和驱动文件放置。

       初始化Hive元数据并管理Hive服务。2017云划算源码

       使用Hive创建数据库、表,以及支持Iceberg的分区表。

       参考资源

       详尽教程:hive4.0.0 + hadoop3.3.4 集群安装

       Tez 安装和部署说明

       Hive 官方文档

       Hadoop 3.3.5 集群设置

大数据开发之安装篇-7 LZO压缩

       在大数据开发中,Hadoop默认不内置LZO压缩功能,若需使用,需要额外安装和配置。以下是安装LZO压缩的详细步骤:

       首先,确保你的Hadoop版本为hadoop-3.2.2。安装过程分为几个步骤:

       1. 安装LZO压缩工具lzop。你可以从某个下载地址获取源代码,然后自行编译。介绍业务网站源码如果编译过程中遇到错误,可能是缺少必要的编译工具,需要根据提示安装。

       2. 完成lzop编译后,编辑lzo.conf文件,并在其中添加必要的配置。

       3. 接下来,安装Hadoop-LZO。从指定的下载资源获取hadoop-lzo-master,解压后进入目录,使用Maven获取jar文件和lib目录中的.so文件。执行一系列操作后,网页源码下载 器将生成的native/Linux-amd-/lib文件夹中的内容复制到hadoop的lib/native目录。

       4. 将hadoop-lzo-xxx.jar文件复制到share/hadoop/common/lib目录,确保与Hadoop环境集成。

       5. 配置core-site.xml文件,添加LZO相关的配置项,以便在Hadoop中启用LZO压缩。

       对于Hadoop 和版本,也需要重复上述步骤。如果是在集群环境中,可以考虑使用分发方式将配置同步到其他主机。

       最后,记得重启集群以使更改生效。这样,你就成功地在Hadoop中安装并配置了LZO压缩功能。

Hudi 基础入门篇

       为了深入理解Hudi这一湖仓一体的流式数据湖平台,本文将提供一个基础入门的步骤指南,从环境准备到编译与测试,再到实际操作。

       在开始之前,首先需要准备一个大数据环境。第一步是安装Maven,这是构建和管理Hudi项目的关键工具。在CentOS 7.7版本的位操作系统上,通过下载并解压Maven软件包,然后配置系统环境变量,即可完成Maven的安装。确保使用的Maven版本为3.5.4,仓库目录命名为m2。

       接下来,需要下载Hudi的源码包。通过访问Apache软件归档目录并使用wget命令下载Hudi 0.8版本的源码包。下载完成后,按照源码包的说明进行编译。

       在编译过程中,将需要添加Maven镜像以确保所有依赖能够正确获取。完成编译后,进入$HUDI_HOME/hudi-cli目录并执行hudi-cli脚本。如果此脚本能够正常运行,说明编译成功。

       为了构建一个完整的数据湖环境,需要安装HDFS。从解压软件包开始,配置环境变量,设置bin和sbin目录下的脚本与etc/hadoop下的配置文件。确保正确配置HADOOP_*环境变量,以确保Hadoop的各个组件可以正常运行。

       下一步,需要配置hadoop-env.sh文件,以及核心配置文件core-site.xml和HDFS配置文件hdfs-site.xml。这些配置文件中包含了Hadoop Common模块的公共属性、HDFS分布式文件系统相关的属性,以及集群的节点列表。通过执行格式化HDFS和启动HDFS集群的命令,可以确保HDFS服务正常运行。

       总结而言,Hudi被广泛应用于国内的大公司中,用于构建数据湖并整合大数据仓库,形成湖仓一体化的平台。这使得数据处理更加高效和灵活。

       为了更好地学习Hudi,推荐基于0.9.0版本的资料,从数据湖的概念出发,深入理解如何集成Spark和Flink,并通过实际需求案例来掌握Hudi的使用。这些资料将引导用户从基础到深入,逐步掌握Hudi的核心功能和应用场景。