看hive目录下就可以了,程序在hdfs里创建一个hive的大文件夹,相当于数据库吧.上面就是一个完整的利用hive来做单词统计,其中的优劣也能看出一点.

MapReduce的应用案例(WordCount单词计数) MapReduce的应用案例(WordCount单词计数) 1. WordCount单词计数 作用: 计算文件中出现每个单词的频数 输入结果按照字母顺序进行排序 Map过程 Reduce过程 WordCount的源代码 import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import

注:图片如果损坏,点击文章链接:https://www.toutiao.com/i6814778610788860424/ 编写类似MapReduce的案例-单词统计WordCount 要统计的文件为Spark的README.md文件 分析逻辑: 1. 读取文件,单词之间用空格分割 2. 将文件里单词分成一个一个单词 3. 一个单词,计数为1,采用二元组计数word ->(word,1) 4. 聚合统计每个单词出现的次数 RDD的操作 1.读取文件: sc.textFile("file:/

计算文件中出现每个单词的频数 输入结果按照字母顺序进行排序 编写WordCount.java 包含Mapper类和Reducer类 编译WordCount.java javac -classpath 打包jar -cvf WordCount.jar classes/* 提交作业 hadoop jar WordCount.jar WordCount input output

最近在看google那篇经典的MapReduce论文,中文版可以参考孟岩推荐的 mapreduce 中文版 中文翻译 论文中提到,MapReduce的编程模型就是: 计算利用一个输入key/value对集,来产生一个输出key/value对集.MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:map和reduce. 用户自定义的map函数,接受一个输入对,然后产生一个中间key/value对集.MapReduce库把所有具有相同中间key I的中间value聚合在一起,然后把它们传递给reduc

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基

Hadoop分布环境搭建步骤: 1.软硬件环境 CentOS 7.2 64 位 JDK- 1.8 Hadoo p- 2.7.4 2.安装SSH sudo yum install openssh-clients openssh-server 测试: ssh localhost 测试完事 exit命令退出 3.安装JAVA环境 sudo yum install java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel 配置:目录root/下面的bashrc文件结尾添加:

pom文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <mode

1.Map与Reduce过程 1.1 Map过程 首先,Hadoop会把输入数据划分成等长的输入分片(input split) 或分片发送到MapReduce.Hadoop为每个分片创建一个map任务,由它来运行用户自定义的map函数以分析每个分片中的记录.在我们的单词计数例子中,输入是多个文件,一般一个文件对应一个分片,如果文件太大则会划分为多个分片.map函数的输入以<key, value>形式做为输入,value为文件的每一行,key为该行在文件中的偏移量(一般我们会忽视).这里map函

1 导引 我们在博客<Hadoop: 单词计数(Word Count)的MapReduce实现 >中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数,现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能. 2. Spark的MapReudce原理 Spark框架也是MapReduce-like模型,采用"分治-聚合"策略来对数据分布进行分布并行处理.不过该框架相比Hadoop-MapReduce,具有以下两个特点: 对大数据处理框架的输入/输出,中间数据进行建模,将这些数据

其实我想找一门“具有Python的简洁写法和融合Java平台的优势, 同时又足够有挑战性和灵活性”的编程语言. Scala 就是一个不错的选择. Scala 有很多语言特性, 建议先掌握基础常用的: 变量.控制结构 .正则与模式匹配.集合.文件读写/目录遍历.高阶函数.并发 Actor 模型: 然后是面向对象特性:类.Trait.泛型.注解 .操作符重载;  最后再细细学习那些复杂不常用的特性:类型转换.编译解析等:注重挖掘根源性的思想,能够推导出其它的特性. 本文使用 Scala 实现 Jav

一:自定义实现InputFormat *数据源来自于内存 *1.InputFormat是用于处理各种数据源的,下面是实现InputFormat,数据源是来自于内存. *1.1 在程序的job.setInputFormatClass(MyselfmemoryInputFormat.class); *1.2 实现InputFormat,extends InputFormat< , >,实现其中的两个方法,分别是getSplits(..),createRecordReader(..). *1.3 g

package com.mengyao.storm; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import org.apache.commons.io.FileUtils; import

学习Flex&Bison目标, 读懂SQLite中SQL解析部分代码 Flex&Bison简介Flex做词法分析Bison做语法分析 第一个Flex程序, wc.fl, 单词计数程序 %{ int chars = 0; int words = 0; int lines = 0; %} %% [a-zA-Z]+ { words++; chars += strlen(yytext); } \n { chars++; lines++; } . { chars++; } %% main(int a

/** * 单词计数 */ public class LocalTridentCount { public static class MyBatchSpout implements IBatchSpout { Fields fields; HashMap<Long, List<List<Object>>> batches = new HashMap<Long, List<List<Object>>>(); public MyBatch

在 文章 <python实现指定目录下批量文件的单词计数:串行版本>中, 总体思路是: A. 一次性获取指定目录下的所有符合条件的文件 -> B. 一次性获取所有文件的所有文件行 -> C. 解析所有文件行的单词计数 -> D. 按单词出现次数排序并输出TOPN.  A,B,C,D 是完全串行的 本文实现 并发版本. 并发版本的主要思路是: A. 每次获取一个符合条件的文件 -> B. 获取单个文件的所有文件行 -> C. 解析单个文件的所有单词计数 ->

一.数据处理类 package com.css.hdfs; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import java.util.HashMap; import java.util.Map.Entry; import java.util

例子需求: spout:向后端发送{"sentence":"my dog has fleas"}.一般要连数据源,此处简化写死了. 语句分割bolt(SplitSentenceBolt):订阅spout发送的tuple.每收到一个tuple,bolt会获取"sentence"对应值域的值,然后分割为一个个的单词.最后,每个单词向后发送1个tuple: {"word":"my"} {"word&qu

前言:阅读笔记 storm和hadoop集群非常像.hadoop执行mr.storm执行topologies. mr和topologies最关键的不同点是:mr执行终于会结束,而topologies永远执行直到你kill. storm集群有两种节点:master和worker. master执行一个后台进程Nimbus,和hadoop的jobtracker相似. Nimbus负责在集群中分发代码.为工作节点分配任务,并监控故障. worker执行一个后台进程Supervisor. supervi

import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.*; import org.apache.hadoop.mapred.*; import java.io.IOException; import java.util.*; public class WordCount { /* * 实现输入内容单词的计数功能 * 一.mapper方法将输入内容处理为<key1,value1>形式 * 二.reduce方法接收mapper的