Eclipse运行wordcount步骤 第一步:建立工程,导入代码. 第二步:建立文件写入数据(以空格分开),并上传到hdfs上. 1.创建文件并写入数据: 2.上传hdfs 在hadoop权限下就行: 命令: hadoop  fs  -put  新建的文件路径          input目录 如:  hadoop  fs -put /home/hadoop/input/text03  input 查看hdfs 所有文件 命令:hadoop fs  -ls  input 上传成功后,在ecl

系统: Ubuntu14.04 Hadoop版本: 2.7.2 参照http://www.cnblogs.com/taichu/p/5264185.html中的分享,来学习运行第一个hadoop程序. 在hadoop的安装文件夹 /usr/local/hadoop下创建input文件夹 hadoop@hadoopmaster:/usr/local/hadoop$ mkdir ./input 然后copy几个文档到input文件夹中作为WordCount的输入 hadoop@hadoopmaste

通常我们在学习一门语言的时候,写的第一个程序就是Hello World.而在学习Hadoop时,我们要写的第一个程序就是词频统计WordCount程序. 一.MapReduce简介 1.1 MapReduce编程模型 MapReduce采用”分而治之”的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总”. 在Hadoop中,用于执行MapReduce任务的机器角色有两个

一.安装Hadoop插件 1. 所需环境  hadoop2.0伪分布式环境平台正常运行 所需压缩包:eclipse-jee-luna-SR2-linux-gtk-x86_64.tar.gz 在Linux环境下运行的eclipse软件压缩包,解压后文件名为eclipse hadoop2x-eclipse-plugin-master.zip 在eclipse中需要安装的Hadoop插件,解压后文件名为hadoop2x-eclipse-plugin-master 如图所示,将所有的压缩包放在同一个文件

本篇博客将给大家介绍怎么在PyCharm上编写运行WordCount程序. 第一步 下载安装PyCharm 下载Pycharm PyCharm的下载地址(Linux版本).下载完成后你将得到一个名叫:pycharm-professional-2018.2.4.tar.gz文件.我们选择的是正版软件,学生可申请免费使用.详细信息请百度. 安装PyCharm 执行以下命令解压文件: cd ~/下载 tar -xvf pycharm-professional-2018.2.4.tar.gz Shell

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

这段时间需要学习Hadoop了,以前一直听说Hadoop,但是从来没有研究过,这几天粗略看完了<Hadoop实战>这本书,对Hadoop编程有了大致的了解.接下来就是多看多写了.以Hadoop自带的例子WordCount程序开始,来记录我的Hadoop学习过程. Hadoop自带例子WordCount.java /** * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * you may no

1.Hadoop从头说 1.1 Google是一家做搜索的公司 做搜索是技术难度很高的活.首先要存储很多的数据,要把全球的大部分网页都抓下来,可想而知存储量有多大.然后,要能快速检索网页,用户输入几个关键词找资料,越快越好,最好在一秒之内出结果.如果全球每秒有上亿个用户在检索,只有一两秒的检索时间,要在全球的网页里找到最合适的检索结果,难度很大. Google用三个最重要的核心技术解决上述问题,它们分别是GFS,MapReduce和BigTable.Google发表了它们的设计论文,但没有将它们

计算文件中每个单词的频数 wordcount 程序调用 wordmap 和 wordreduce 程序. import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; imp

完成自己的第一个java程序 1.新建一个文本文档,在文本文档中编写自己第一个java程序的代码,代码如下; class hello { public static void main(String[] args) { System.out.println(“hello i miss you”) } } 2.保存编写好的代码并将该文本文档更改为java类型 3.在java文件处打开命令窗口,用javac编译刚才写好的java文件,如果编译成功,在java文件下会自动生成一个名为hello的cla

<span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;">*******************设置server************</span> 1.这个界面默认是英文的,可是wamp内置了中文支持,我们仅仅须要设置一下就可以,我们对着托盘的图标点击右键,在弹出菜单中选择Language这一项.然后选择Chinese,就能够了,以下是操作截图: 2.以下我么看一下,界面已经成中文的了,然后我们对着该图标点

问题导读: 1.什么是sbt? 2.sbt项目环境如何建立? 3.如何使用sbt编译打包scala? [sbt介绍 sbt是一个代码编译工具,是scala界的mvn,可以编译scala,java等,需要java1.6以上. sbt项目环境建立 sbt编译需要固定的目录格式,并且需要联网,sbt会将依赖的jar包下载到用户home的.ivy2下面,目录结构如下: |--build.sbt |--lib |--project |--src |   |--main |   |    |--scala

1.Java下Spark开发环境搭建(from http://www.cnblogs.com/eczhou/p/5216918.html) 1.1.jdk安装 安装oracle下的jdk,我安装的是jdk 1.7,安装完新建系统环境变量JAVA_HOME,变量值为“C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79”,视自己安装路劲而定. 同时在系统变量Path下添加C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79\bin和C:\Program Files\Ja

摘要:Spark作为新一代大数据计算引擎,因为内存计算的特性,具有比hadoop更快的计算速度.这里总结下对Spark的认识.虚拟机Spark安装.Spark开发环境搭建及编写第一个scala程序.运行第一个Spark程序. 1.Spark是什么 Spark是一个快速且通用的集群计算平台 2.Spark的特点 1)Spark是快速的 Spark扩充了流行的Mapreduce计算模型 Spark是基于内存的计算 2)Spark是通用的 Spark的设计容纳了其它分布式系统拥有的功能 批处理,迭代式

一.前言 在之前我们已经在 CenOS6.5 下搭建好了 Hadoop2.x 的开发环境.既然环境已经搭建好了,那么现在我们就应该来干点正事嘛!比如来一个Hadoop世界的HelloWorld,也就是WordCount程序(一个简单的单词计数程序). 二.WordCount 官方案例的运行 2.1 程序简介 WordCount程序是hadoop自带的案例,我们可以在 hadoop 解压目录下找到包含这个程序的 jar 文件(hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar)

一.Yarn集群概述及搭建 1.Mapreduce程序运行在多台机器的集群上,而且在运行是要使用很多maptask和reducertask,这个过程中需要一个自动化任务调度平台来调度任务,分配资源,这个平台就是Yarn! 2.Yarn提交任务的流程: 当我们向Yarn集群提交任务后,Yarn通过Resourcemanager给任务分配资源,然后由NodeManager开辟运算空间来执行任务,在这个运算空间中开辟maptask和reducetask来运行任务. 3.Yarn集群的搭建 修改配置文件

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.集群环境搭好了,我们来测试一下吧 1.在java下创建一个wordcount文件夹:mkdir wordcount 2.在此文件夹下创建两个文件,比如file1.txt和file2.txt 在file1.txt中写入: Hello java Hello world 在file2.txt中写入: Hello hadoop Hello wordcount 3.在HDFS中创建一个input文件夹 hadoop fs mkdir /input hadoop fs -ls / 4.把刚刚写好的两个文

对于纯粹地抄这种行为是比较抵触的,别人已经写得挺好的东西没必要又去写一遍,但如果不写经验来看下次再做时自己又要重复百度筛选一遍,所以还是要记一记. 之前要获取IOS静态库的版本,但一直以来没有Mac没有iPhone更没做过IOS开发所以搞不定,所以就想弄个环境来看下IOS的开发和打包过程. 一.安装vmware workstation vmware感觉和windows一个策略,对盗版是比较纵容的,自己都提供密钥:所以vmware workstation我们直接从官网下载,然后网上搜索个密钥即可.

上一篇我们学习了MapReduce的原理,今天我们使用代码来加深对MapReduce原理的理解. wordcount是Hadoop入门的经典例子,我们也不能免俗,也使用这个例子作为学习Hadoop的第一个程序.本文将介绍使用java和python编写第一个MapReduce程序. 本文使用Idea2018开发工具开发第一个Hadoop程序.使用的编程语言是Java. 打开idea,新建一个工程,如下图所示: 在弹出新建工程的界面选择Java,接着选择SDK,一般默认即可,点击“Next”按钮,如

wordcount程序算是相比于前几次作业来说比较难得一个作业了.进行了一次真的自己编写程序.WC程序实现了对txt文件中的数据的计数,算出程序中有多少单词.字符数以及行数.这次的程序编程是采用的C语言进行编写的,再编写的时候还进行了将文件部分整体复习了一遍.回顾了一些已经生疏的东西.下面看一下程序代码. #include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>#include<windows.h>#defi