Hadoop实践:编译与运行UWB定位程序
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更新于2024-08-10
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"这篇资源是关于使用Hadoop进行编译和运行-uwb定位的简介,主要涉及了Hadoop环境的配置、MapReduce程序的编写与执行,以及HDFS分布式文件系统的操作。"
在Hadoop中,编译和运行Java程序是进行数据处理的关键步骤。在给出的描述中,我们可以看到一个典型的Hadoop项目编译和运行过程:
1. **编译**:使用`javac`命令进行编译,这里指定了类路径(classpath)包括Hadoop的核心库和其他依赖的jar包,例如`hadoop-core-1.2.1.jar`,`commons-logging-1.1.1.jar`和`commons-cli-1.2.jar`。类路径是用来告诉Java虚拟机在哪里能找到所需的类。编译完成后,Java源代码会被转换成`.class`字节码文件,放在指定的目录`./classes/`下。
2. **打包**:使用`jar`命令创建一个包含所有编译后的类文件的jar包。`-cvf`参数分别代表创建(c)、添加到归档文件(v)和指定文件名(f)。`-C`选项用于切换当前目录到指定的`./classes/`,然后添加`.`表示添加当前目录下的所有文件。
3. **运行**:使用Hadoop的`bin/hadoop`脚本执行jar包中的主类。在这里,`newpiest.jar`是打包后的jar文件,`com.brianchen.hadoop.NewPiEst`是主类的全限定名,后面的数字参数是传入程序的参数。
这个资源还提到了一系列关于Hadoop的学习内容,包括最短路径问题,这可能是指使用Hadoop解决图论中的Dijkstra算法或其他类似算法。这些内容涵盖了:
- **最短路径系列**:可能是一个系列教程,教读者如何使用Hadoop来计算图中节点间的最短路径。
- **Hadoop的安装**:详细介绍了在不同操作系统上安装Hadoop的步骤,包括选择版本、下载、安装Java JDK、安装rsync和ssh,以及启动和测试Hadoop集群。
- **第一个MapReduce程序**:讲解了MapReduce的基本概念,以及如何编写和运行一个简单的词频统计程序。程序通常包括`Mapper`和`Reducer`类,通过`javac`编译,`jar`打包,最后用Hadoop的`bin/hadoop`命令执行。
- **HDFS分布式文件系统**:深入讲解了Hadoop的文件系统模型,如何上传、删除、读取文件,以及相关的Java程序示例。
这些内容对于初学者理解Hadoop的生态系统,以及如何在Hadoop上开发和运行分布式应用是非常有帮助的。通过这个系列,读者可以掌握Hadoop的基础知识,并能实际动手操作,从而逐步深入到大数据处理的世界。
2021-10-01 上传
2020-10-14 上传
2022-07-15 上传
论文
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2023-12-09 上传
2023-10-09 上传
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