Linux执行 Hadoop WordCount Ubuntu 终端进入快捷键 ：ctrl + Alt +t hadoop启动命令：start-all.sh 正常执行效果如下： hadoop@HADOOP... logs webapps c++ hadoop-client-1.1.2.jar ivy NOTICE.txt wordcount.jar...hadoop-minicluster-1.1.2.jar libexec share hadoop@HADOOP:~/hadoop-1.1.2$ 执行jar程序代码 统计input目录下文件的Wordcount...hadoop@HADOOP:~$ hadoop jar /home/hadoop/hadoop-1.1.2/hadoop-examples-1.1.2.jar wordcount /user/hadoop
1、安装nc工具：yum install nc 2、开发实时wordcount程序 import java.util.Arrays; import org.apache.spark.SparkConf...import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext; import scala.Tuple2; public class WordCount...我们用几个线程来执行我们的 // Spark Streaming程序 SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("WordCount...org.apache.spark.streaming.Seconds import org.apache.spark.streaming.StreamingContext /** * @author Administrator */ object WordCount...args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() .setMaster("local[2]") .setAppName("WordCount
# -*- coding: utf-8 -*- """tf_GUP.ipynb Automatically generated by Colaboratory...
1、首先搭建hadoop环境：https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/78736449 2、使用hadoop自带的jar包测试wordcount，cd.../hadoop-mapreduce-examples-2.8.2.jar wordcount /input/test.txt output ? 4、结果输出到了output文件夹 ?
org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class WordCount...= 2) { // System.err.println("Usage: wordcount "); // System.exit...= new Job(conf, "word count"); job.setNumReduceTasks(4); job.setJarByClass(WordCount.class
那么接下来就是上传，直接在Linux命令行敲代码就行。
line =>line.split(" ")).flatMap(line => line.split(" ")) flatMap将原来的MappedRDD转换为FlatMappedRDD 步骤3：val wordCount...= split.map(w =>(w,1)) 利用w生成相应的键值对，上一步的FlatMappedRDD被转换为MappedRDD 步骤4：val reduce = wordCount.reduceByKey
📷 1.png
src.tar.gz中hadoop-mapreduce-project\hadoop-mapreduce-examples\src\main\java\org\apache\hadoop\examples下的WordCount.java...文件中的内容到新创建的WordCount空类中。...org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class WordCount
编写代码 WordMap.java package yiyun.hadoop.wordcount; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable...context.write(new Text(word), new IntWritable(1)); } } } WordReduce.java package yiyun.hadoop.wordcount.../ 输出最终结果 context.write(key, new IntWritable(sum)); } } WordMain.java package yiyun.hadoop.wordcount...运行 jar 包 运行jar包，指定包名及主类名，然后指定输入路径参数和输出路径参数（该参数都是在HDFS上，且输出路径即word文件夹不能够已存在） hadoop jar /home/yiyun/wordcount.jar...yiyun.hadoop.wordcount.WordMain /test.txt /word 本文作者： yiyun 本文链接： https://moeci.com/posts/分类-大数据/mapreduce-wordcount
maven-4.0.0.xsd"> 4.0.0 xxxx.com.test WordCount... 1.0-SNAPSHOT WordCount http://www.example.com<...); job.setReducerClass(WordCount_Reduce.class); // 4.设置map阶段输出的key和value job.setMapOutputKeyClass(.../bdp/harry.txt")); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/bdp/wordcount-" + System.currentTimeMillis.../bdp/wordcount-" + System.currentTimeMillis())); // 7.提交 boolean result = job.waitForCompletion(true
三种模式提交: （1）需要启动HDFS+YRAN，无须启动spark的standalone集群 bin/spark-submit --class com.spark.helloword.WordCount...（2）启动spark的standalone集群，并启动的Hadoop的HDFS分布式存储系统即可 bin/spark-submit --class com.spark.helloword.WordCount...需要启动HDFS+YRAN，无须启动spark的standalone集群 //--name 指定作业名字 bin/spark-submit --class com.spark.helloword.WordCount...--master yarn-cluster --name test-spark-wordcount .
手写WordCount示例编写 需求：在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数 数据格式准备如下： cd /export/servers vim wordcount.txt hello,world...,hadoop hive,sqoop,flume,hello kitty,tom,jerry,world hadoop hdfs dfs -mkdir /wordcount/ hdfs dfs -put...wordcount.txt /wordcount/ 定义一个mapper类 import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text...(TextInputFormat.class); TextInputFormat.addInputPath(job,new Path("hdfs://192.168.100.129:8020/wordcount...TextOutputFormat.class); TextOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("hdfs://192.168.100.129:8020/wordcount_out
安装完RHadoop，当然要进行一下例子测试，看了网上相关的关于wordcount的例子，还是有不少，有些还比较模糊，于是就把自己下载的代码与编译结果记录一下： library(rmr2) library...= ""] wordcount <- table(words) keyval( key =...names(wordcount), val = as.numeric(wordcount) )
大概就是这样，先跑一个经典的 WordCount 的小例子来看看吧。...既然是 WordCount 这个统计单词出现次数的程序，那么我们先将所有的单词提取出来，并标记为 格式，这里不做 Count 处理，所有都记作 1。 12345678 #!...print"%s\t%s"%(word, 1) #输出到标准输出中，以便 Reduce 程序接收 使用 Hadoop Streming 还有一个好处就是测试很方便，不用放到集群中运行，用 Linux..., 0) word_dict[word] += int(count)for key, value in word_dict.items(): print key, value 然后再用 Linux
2、wordCount流程 (1)Stream 从topic中取出每一条数据记录 （格式）： (2)MapValue 将value...) { //首先进行配置 Properties config = new Properties(); config.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "wordcount...builder = new StreamsBuilder(); //构建KStream KStream textLines = builder.stream("test_wordCount...p=(p+1)%arr.length; return arr[p]; } public static void main(String[] args) { String topic = "test_wordCount
比如我们要统计一个很大的文本，里面每个单词出现的频率，也就是WordCount。怎么工作呢？请看下图： 在map阶段把input输入的文本拆成一个一个的单词，key是单词，value则是出现的次数。...WordCount例子 下面进入实战，怎么实现WordCount的功能呢？ 创建项目 首先我们得创建一个maven项目，依赖如下： <?...，提供入口： public class WordCount { public static void main(String[] args) throws Exception {...执行以下命令执行jar包： hadoop jar /usr/local/hadoop-3.2.2/jar/hadooptest-1.0-SNAPSHOT.jar WordCount input output...总结 WordCount相当于大数据的HelloWord程序，对刚入门的同学来说能够通过这个例子学习MapReduce的基本操作，还有搭建环境，还是很有帮助的。
本篇文章主要说两部分：简单介绍MapReduce的工作原理；详细解释WordCount程序。 1....下图很好的描述了MapReduce的工作过程： 下面我们结合一个简单的实例来说明MapReduce的内部运行流程，首先给出一个WordCount的数据流程图： Step1：输入文件file1和file2...详解WordCount程序 WordCount程序是学习Hadoop的入门程序，我们有必要详解一下。...能够完整的运行WordCount程序需要如下结果步骤：本地的文本文件上传到HDFS上，WordCount程序实现MapReduce过程，输出结果到HDFS上。...jar”——执行jar命令； “/usr/local/hadoop/hadoop-0.20.2/hadoop-0.20.2-examples.jar”——WordCount所在的jar包的地址 "wordcount
sum("count") // 打印输出并设置使用一个并行度 windowCounts.print().setParallelism(1) env.execute("Socket Window WordCount
而百度上大部分教程都是用的hadoop0.x版本的api，容易误导新人，所以在看参考资料时要留意版本，学习合适的部分 问题引子 首先，在wordcount中，默认的InputFormat是TextInputFormat...如果是生硬地把一行切割到两个split里,是对数据的一种破坏,可能会影响数据分析的正确性(比如WordCount就是一个例子).
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