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时间: 2023-05-01 13:05:11 浏览: 119

Hadoop演示文稿2

Hadoop集群配置和MapReduce程序执行 Hadoop是一种流行的分布式计算框架，通过配置Hadoop集群，可以实现大规模数据处理。下面将详细介绍Hadoop集群的配置和MapReduce程序的执行。一、Hadoop集群配置 1. 配置hadoop-env.sh文件，添加export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_202，以指定Java的安装路径。 2. 配置core-site.xml文件，指定HDFS中NameNode的地址和hadoop运行时产生文件的存储目录。 3. 配置hdfs-site.xml文件，指定HDFS副本的数量。 4. 启动HDFS集群，包括格式化namenode、启动namenode和datanode。 5. 查看集群的启动状态和日志信息。二、MapReduce程序执行 1. 在HDFS文件系统上创建一个input文件夹。 2. 将测试文件内容上传到文件系统上。 3. 查看上传的文件是否正确。 4. 在Hdfs上运行MapReduce程序，执行wordcount程序。 5. 查看输出结果，通过命令行和浏览器查看。 6. 将测试文件内容下载到本地。 7. 删除输出结果。三、YARN集群配置和MapReduce程序执行 1. 配置yarn-env.sh文件，export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_202。 2. 配置yarn-site.xml文件，指定reducer的数量和执行器的配置。 3. 启动YARN集群，包括ResourceManager和NodeManager。 4. 在YARN上执行wordcount案例，查看输出结果。四、Hadoop集群的副本机制 1. 副本机制的作用是当一台服务器挂掉时，可以从另一台服务器上获取到副本数据。 2. 如果设置了多个副本，最后服务器上会有多个副本。 3. 如果进行了多次格式化，最后需要重新格式化namenode。五、总结本文详细介绍了Hadoop集群的配置和MapReduce程序的执行，包括HDFS集群的配置、MapReduce程序的执行、YARN集群的配置和MapReduce程序的执行，以及Hadoop集群的副本机制。通过本文，读者可以了解Hadoop集群的配置和MapReduce程序的执行细节。

好的，这篇博客是关于使用Python和BeautifulSoup库对网页进行解析和提取信息的教程。作者通过实例讲解了如何使用BeautifulSoup库分析HTML文档的结构，以及如何通过标签、类、属性等方式定位和提取所需的信息。同时还介绍了一些常用的BeautifulSoup方法和技巧，帮助读者更好地处理网页数据。总的来说，这是一篇不错的Python网络爬虫入门教程。

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