方法一:map + reduceByKey package com.cw.bigdata.spark.wordcount import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * WordCount实现第一种方式:map + reduceByKey * * @author 陈小哥cw * @date 2020/7/9 9:59 */ object WordCount1 { def

Spark WordCount的两种方式. 语言:Java 工具:Idea 项目:Java Maven pom.xml如下: <properties> <spark.version>1.2.0</spark.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId&g

前言 Flink三种运行方式:Local.Standalone.On Yarn.成功部署后分别用Scala和Java实现wordcount 环境 版本:Flink 1.6.2 集群环境:Hadoop2.6 开发工具: IntelliJ IDEA 一.Local模式 解压:tar -zxvf flink-1.6.2-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz cd flink-1.6.2 启动:./bin/start-cluster.sh 停止:./bin/stop-cluster.s

[Flink]Flink三种运行模式安装部署以及实现WordCount 前言 Flink三种运行方式:Local.Standalone.On Yarn.成功部署后分别用Scala和Java实现wordcount 环境 版本:Flink 1.6.2集群环境:Hadoop2.6开发工具: IntelliJ IDEA 一.Local模式 解压:tar -zxvf flink-1.6.2-bin-hadoop26-scala_2.11.tgzcd flink-1.6.2启动:./bin/start-cl

首先,我先定义一个文件,hello.txt,里面的内容如下: hello sparkhello hadoophello flinkhello storm Scala方式 scala版本是2.11.8. 配置maven文件,三个依赖: <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.6.

WordCount是一个入门的MapReduce程序(从src\examples\org\apache\hadoop\examples粘贴过来的): package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/58382 摘要: 流计算,已经有Storm.Spark,Samza,包括最近新起的Flink,Kafka为什么再自己做一套流计算呢?Kafka Stream 与这些框架比有什么优势?Samza.Consumer Group已经包装了Kafka轻量级的消费功能,难道不够吗? Confluent Inc(原LinkedIn Kafka作者离职后创业公司)在6月份预告推出Kafka Stream,Kafka Stream会在Ka

一.引言 在完成了Storm的环境配置之后,想着鼓捣一下Hadoop的安装,网上面的教程好多,但是没有一个特别切合的,所以在安装的过程中还是遇到了很多的麻烦,并且最后不断的查阅资料,终于解决了问题,感觉还是很好的,下面废话不多说,开始进入正题. 本机器的配置环境如下: Hadoop(2.7.1) Ubuntu Linux(64位系统) 下面分为几个步骤来详解配置过程. 二.安装ssh服务 进入shell命令,输入如下命令,查看是否已经安装好ssh服务,若没有,则使用如下命令进行安装: sudo

hadoop示例中的WordCount程序,很多教程上都是推荐以下二种运行方式: 1.将生成的jar包,复制到hadoop集群中的节点,然后运行 $HADOOP_HOME/bin/hadoop xxx.jar xxx.WordCount /input/xxx.txt /output 2.或者直接在IDE环境中调试(参见eclipse/intellij idea 远程调试hadoop 2.6.0) 但是生产环境中,更多的情况是:没有ide环境,且各应用最终生成的jar包部署在应用服务器上(应用服务

我们都安装完Hadoop之后,按照一些案例先要跑一个WourdCount程序,来测试Hadoop安装是否成功.在终端中用命令创建一个文件夹,简单的向两个文件中各写入一段话,然后运行Hadoop,WourdCount自带WourdCount程序指令,就可以输出写入的那句话各个不同单词的个数.但是这不是这篇博客主要讲的内容,主要是想通过一个简单的Wordcount程序,来认识Hadoop的内部机制.并通过此来深入了解MapReduce的详细过程.在Thinking in BigDate(八)大数据H

一.Strom基本知识(回顾) 1,首先明确Storm各个组件的作用,包括Nimbus,Supervisor,Spout,Bolt,Task,Worker,Tuple nimbus是整个storm任务的管理者,并不实际进行工作.负责在集群中分发代码,对节点分配任务,并监视主机故障. supervisor是实际进行工作的节点,负责监听工作节点上已经分配的主机作业,启动和停止Nimbus已经分配的工作进程. Worker是具体处理Spout/Bolt逻辑的进程,worker数量由拓扑中的conf.s

import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mrunit.mapreduce.MapDriver; i

WordCount是很多分布式计算中,最常用的例子,例如Hadoop.Storm,Iveely Computing也不例外.明白了WordCount在Iveely Computing上的运行原理,就很容易写出新的分布式程序.上一篇中已经知道了如何部署Iveely Computing以及提交任务,现在我们将深入WordCount的代码.        一.代码结构 图3-1 从图3-1中,可以看出,类WordCount中,有两个子类WordInput.WordOutput,以及一个主方法,Word

mapreduce版本:0.2.0之前 说明: 该注释为之前学习时找到的一篇,现在只是在入门以后对该注释做了一些修正以及添加. 由于版本问题,该代码并没有在集群环境中运行,只将其做为理解mapreduce的参考吧. 切记,该版本是0.2.0之前的版本,请分辨清楚! 正文: package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.Strin

  原文地址:http://mzorro.me/post/55c85d06e40daa9d022f3cbd   WordCount可以说是分布式数据处理框架的”Hello World”,我们可以以它为例来剖析一个Spark Job的执行全过程. 我们要执行的代码为: sc.textFile("hdfs://...").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect 只有一行,很简单也很经典的代码.

包括: IntelliJ IDEA的下载  IntelliJ IDEA的安装 IntelliJ IDEA中的scala插件安装 用SBT方式来创建工程 或 选择Scala方式来创建工程 本地模式或集群模式 我们知道,对于开发而言,IDE是有很多个选择的版本.如我们大部分人经常用的是如下. Eclipse *版本 Eclipse *下载 而我们知道,对于spark的scala开发啊,有为其专门设计的eclipse,Scala IDE for Eclipse Scala IDE for Eclips

转 mapreduce中wordcount详细介绍(包括hadoop1和hadoop2版本) 发表于1年前(2014-04-24 10:08)   阅读(1458) | 评论(0) 1人收藏此文章, 我要收藏 赞0 5月23日 西安 OSC 源创会开始报名啦,存储.虚拟机.Docker 等干货分享 摘要 mapreduce中wordcount详细介绍(包括hadoop1和hadoop2版本) mapreduce中wordcount详细介绍(包括hadoop1和hadoop2版本) 目录[-] 1

途径1: 途径2: 途径3: 成功! 由此,可以好好比较下,途径1和途径2 和途径3 的区别. 现在,来玩玩weekend110的joba提交的逻辑之源码跟踪 原来如此,weekend110的job提交的逻辑源码,停在这了 hello world hello tom helllo jim jim is a bad boy hello jack hello baby baby is my nvshen hello world hello tom helllo jim jim is a bad bo

MR程序的几种提交运行模式 本地模型运行 1/在windows的eclipse里面直接运行main方法,就会将job提交给本地执行器localjobrunner执行 ----输入输出数据可以放在本地路径下(c:/wc/srcdata/) ----输入输出数据也可以放在hdfs中(hdfs://主机名:9000/wc/srcdata) 2/在linux的eclipse里面直接运行main方法,但是不要添加yarn相关的配置,也会提交给localjobrunner执行 ----输入输出数据可以放在本

花了好长时间查找资料理解.学习.总结 这应该是一篇比较全面的MapReduce之WordCount文章了 耐心看下去 1,创建本地文件 在hadoop-2.6.0文件夹下创建一个文件夹data,在其中创建一个text文件 mkdir data cd data vi hello 再在当前文件夹中创建一个apps文件夹,方便后续传jar包 mkdir apps 将文本文件传到HDFS的根目录下 bin/hdfs dfs -put data/hello / 2,程序打jar包并上传到apps目录 3,