Map处理的是一个纯文本.Mapper处理的数据是由InputFormat分解过的数据集,其中InputFormat的作用是将数据集切割成小数据集InputSplit,每一个InputSplit将由一个Mapper处理,此外,InputFormat中还提供了一个RecordReader的实现,并将一个InputSplit解析成<key,value>对提供给map函数.InputFormat的默认值是TextInputFormat,它针对文本文件,按行将文本切割成InputSplit,并用Lin…

wordcount程序要求测出文本中的单词数,字符数和行数. 设计思路: 将文件读入,逐字检测,检测到空格单词数加一,检测到回车行数单词数加一,如果既不是回车也不是空格则说明是字符,字符数加一 编程时发现的问题: 以上思路针对的是正常输入的文本,实际输入时还会出现种种特殊情况. 1.在一行结束时(换行符之前)出现空格,也就是文本后面加一个空格再按回车,这种情况会导致单词数多1. 2.文本结束时没有按下回车,会导致行数和单词数少1. 3.连续出现几个空格,也会导致单词数增多. 解决方案 设置标志数…

设计思路: 关键是思路,首先知道 单词, 行,字符, 他们有什么特点: 1.单词,标准的是遇到空格后,单词数,自动加一. 2.行是以\n结束的, 也就是说, 遇到\n行数加一,当然也视你的操作系统而言.3.字符, 空格是否记在里面? 等因素需要考虑.所以这就要求我们将文件读入,逐字检测,检测到空格单词数加一,检测到回车行数单词数加一,如果既不是回车也不是空格则说明是字符,字符数加一 编程时发现的问题: 以上思路针对的是正常输入的文本,实际输入时还会出现种种特殊情况. 1.在一行结束时(换行符之前…

开篇语: 这几天开始学习Hadoop,花费了整整一天终于把伪分布式给搭好了,激动之情无法言表······ 搭好环境之后,按着书本的代码,实现了这个被誉为Hadoop中的HelloWorld的程序--WordCount,以此开启学习Hadoop的篇章. 本篇旨在总结WordCount程序的基本结构和工作原理,有关环境的搭建这块,网上有很多的教程,大家可以自行找谷歌或百度. 何为MapReduce: 在开始看WordCount的代码之前,先简要了解下什么是MapReduce.HDFS和MapRedu…

尝试着用3台虚拟机搭建了伪分布式系统,完整的搭建步骤等熟悉了整个分布式框架之后再写,今天写一下用python写wordcount程序(MapReduce任务)的具体步骤. MapReduce任务以来HDFS存储和Yarn资源调度,所以执行MapReduce之前要先启动HDFS和Yarn.我们都知道MapReduce分Map阶段和Reduce阶段,这就需要我们 自己写Map阶段的处理方法和Reduce阶段的处理方法. MapReduce也支持除Java之外的其他语言,但要依赖流处理包(hadoop…

一.Mapreduce概述 Mapreduce是分布式程序编程框架,也是分布式计算框架,它简化了开发! Mapreduce将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组合整合成一个完整的分布式运算程序,并发的运行在hadoop集群上. 二.Mapreduce优缺点 优点:1.易于编程:只用实现几个接口即可完成一个并发的程序. 2.良好的拓展性:再不行当前程序运行的情况下,可以通过增加节点来解决用户/数据扩展,计算量增加的问题. 3.高容错性:可以运行在廉价的集群机器上. 4.适合处理PB级别以上的离线处理…

一.抛出问题 Hadoop集群(全分布式)配置好后,运行wordcount程序测试,发现每次运行都会卡住在Running job处,然后程序就呈现出卡死的状态. wordcount运行命令:[hadoop@master hadoop-2.7.2]$ /opt/module/hadoop-2.7.2/bin/hadoop jar /opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar …

1.工具介绍 Eclipse Idigo.JDK1.7-32bit.hadoop1.2.1.hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar(自己网上下载) 2.插件安装步骤 1)将hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar放到eclipse安装目录的plugins文件夹中,重新启动eclipse.…

本文以WordCount为例, 画图说明spark程序的执行过程 WordCount就是统计一段数据中每个单词出现的次数, 例如hello spark hello you 这段文本中hello出现2次, spark出现1次, you出现1次. 先上完整代码: object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount"); val sc = new…

简介: 最近在写MapReduce程序处理日志时,需要解析JSON配置文件,简化Java程序和处理逻辑.但是Hadoop本身似乎没有内置对JSON文件的解析功能,我们不得不求助于第三方JSON工具包.这里选择json-simple实现我们的功能. 在Hadoop上执行Java程序的命令如下所示: [hadoop@localhost]$ hadoop jar my-mapreduce.jar my-mapreduce.jar是我们进行日志处理的MapReduce程序.现在假定我们需要在其中处理JS…