mapreducer第一个例子,主要是统计一个目录下各个文件中各个单词出现的次数. mapper package com.mapreduce.wordCount; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoo

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

最早接触大数据,常萦绕耳边的一个词「MapReduce」.它到底是什么,能做什么,原理又是什么?且听下文讲解. 是什么 MapReduce 即是一个编程模型,又是一个计算框架,它充分采用了分治的思想,将数据处理过程拆分成两步:Map 和 Reduce.用户只需要编写 map() 和 reduce() 函数,就能使问题的计算实现分布式,并在Hadoop上执行. 数据处理 MapReduce 操作数据的最小单位是一个键值对.map 端的主要输入是一对<key,value>值,经过 map 计算后输

我们平时创建普通的mapreduce项目,在遍代码当你需要导包使用一些工具类的时候, 你需要自己找到对应的架包,再导进项目里面其实这样做非常不方便,我建议我们还是用maven项目来得方便多了 话不多说了,我们就开始吧 首先你在eclipse里把你本地安装的maven导进来 选择你本地安装的maven路径 勾选中你添加进来的maven 把本地安装的maven的setting文件添加进来 接下来创建一个maven项目 可以看到一个maven项目创建成功!! 现在我们来配置pom.xml文件,把map

数据传输<key,value>     File-->  <key,value>  -->map(key,value)  --> mapResult<key,value>  -->  partition<key,value>     -->  sort<key>  -->  combiner<key,value>(可选,本地化规约)     -->  combiner<key,value

mapreduce是hadoop生态中非常重要的一部分,顾名思义,主要分为两部分,map和reduce,他们各司其职,map的主要功能是用来对待处理的文档进行处理,主要是对数据进行按行读取,分割,然后根据用户需要进行不同的判断,清晰,直到得到目标的干净数据.reduce程序主要是对map传来的数据进行汇总,求和.最后经统计的结果输入到目标文件中.具体代码如下: WCMapper.java import java.io.IOException; import org.apache.commons.

1.      环境配置 a)        配置系统环境变量HADOOP_HOME b)        把hadoop.dll文件放到c:/windows/System32目录下 c)        hadoop-2.6.0\share\hadoop\common\sources目录下hadoop-common-2.6.0-sources.jar文件中找到org\apache\hadoop\io\nativeio下NativeIO.java文件,复制到对应的Eclipse的project, N

参考自林子雨大数据教学:     http://dblab.xmu.edu.cn/blog/hadoop-build-project-using-eclipse/ 创建一个文件夹:放入一个文本文件:填入数据 导入数据如下 10181 1000481 2010-04-04 16:54:31 20001 1001597 2010-04-07 15:07:52 20001 1001560 2010-04-07 15:08:27 20042 1001368 2010-04-08 08:20:30 200

操作背景 jdk的版本为1.8以上 ubuntu12 hadoop2.5伪分布 安装 Hadoop-Eclipse-Plugin 要在 Eclipse 上编译和运行 MapReduce 程序,需要安装 hadoop-eclipse-plugin,可下载 Github 上的 hadoop2x-eclipse-plugin(备用下载地址:http://pan.baidu.com/s/1i4ikIoP). 下载后,将 release 中的 hadoop-eclipse-kepler-plugin-2.

上传两个文件到hdfs上的input目录下 代码例如以下: import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; impo

1.环境准备 下载:http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.2/hadoop-2.7.2.tar.gz 解压:解压后,修改etc/hadoop/hadoop-env.sh 中JAVA_HOME, 我的java_home(可以通过cat /etc/profile)是/user/java/latest 2.Hadoop Single_Node Cluster 参考官方文档:http://hadoop.apache.org/do

Maven依赖: <dependency> <groupId>jdk.tools</groupId> <artifactId>jdk.tools</artifactId> <version>1.6</version> <scope>system</scope> <systemPath>${JAVA_HOME}/lib/tools.jar</systemPath> </d

有时候你会遇到这样的问题:你有一个表格,给出了每个人在十二月,一月和二月的收入. 表格如下: 姓名 一月 二月 三月 楚乔     200   314   3500 宇文玥     2000  332   2300 烟熏柿子    6000  333   680 淳儿    5000  333   789 洛河     30    12    2900 现在需要知道每个人这三个月的收入平均值,那么你就需要将表格中一行代表收入的数字相加除以月数.下面请编写MR程序解决这个简单的问题. 输入只包含一

import java.io.IOException; import java.util.*; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.conf.*; import org.apache.hadoop.io.*; import org.apache.hadoop.mapreduce.*; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.*; import org.apache.

Hive只在一个节点上安装即可: 1.上传tar包:这个上传就不贴图了,贴一下上传后的,看一下虚拟机吧: 2.解压操作: [root@slaver3 hadoop]# tar -zxvf hive-0.12.0.tar.gz 解压后贴一下图: 3:解压缩以后启动一下hive: 4:开始操作sql: 好吧,开始没有启动集群,输入mysql创建数据库命令,直接不屌我,我也是苦苦等待啊: 5:启动我的集群,如下所示,这里最后帖一遍部署以后集群关了,重新开启集群的步骤,不能按照部署集群的时候进行格式化一

需求 计算出文件中每个单词的频数.要求输出结果按照单词的字母顺序进行排序.每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔. 比如,输入两个文件,其一内容如下: hello world hello hadoop hello mapreduce 另一内容如下: bye world bye hadoop bye mapreduce 对应上面给出的输入样例,其输出样例为: bye   3 hadoop 2 hello 3 mapreduce 2 world 2 方案制定 对该案例,可设计出如下的MapRe

之前习惯用hadoop streaming环境编写python程序,下面总结编辑java的eclipse环境配置总结,及一个WordCount例子运行. 一 下载eclipse安装包及hadoop插件 1去官网下载linux版本的eclipse安装包(或者在本人为了大家方便下载,上传到了csdn下载,网址: 2下载插件:hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar 二 安装elicpse及hadoop插件 1 把eclipse解压到路径 /user/local/eclipse

hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.它实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序. 这里是一些公司使用hadoop的情况,POwerByWIki  :http://wiki.apache.org/h

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

序:终于开始接触hadoop了,从wordcount开始 1. 采用hadoop streamming模式 优点:支持C++ pathon shell 等多种语言,学习成本较低,不需要了解hadoop内部结构 调试方便:cat input | ./map | sort | ./reduce > output hadoop 就是提供了一个分布式平台实现了上述脚本的功能,这是一次mapreduce的过程 一个例子: #!/bin/bash source build.env $hadoop_bin f