package com.bigdata.hadoop.wordcount; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hado

Hadoop基础-MapReduce入门篇之编写简单的Wordcount测试代码 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本文主要是记录一写我在学习MapReduce时的一些琐碎的学习笔记, 方便自己以后查看.在调用API的时候,可能会需要maven依赖,添加依赖的包如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.ap

这一星期要完成三个小作业,完成前两个已经让我很吃力的了,现在这个WordCount的编程我都没有头绪,不知道从何下手.虽然要求很看起来很简单,可是不知道怎么去设计这个程序,这两天我也在积极找书学习相关知识,基本的语句,文件的创建,指针这些都需要在程序中用到,这次没写能写出来,希望老师可以理解,但我会努力去完成的,这是一个学习的过程,只是我学的比较吃力而已.我也尽量在短时间内把WordCount的代码写完出来,然后上传Coding.

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

首先编写WordCount.java源文件,分别通过map和reduce方法统计文本中每个单词出现的次数,然后按照字母的顺序排列输出, Map过程首先是多个map并行提取多个句子里面的单词然后分别列出来每个单词,出现次数为1,全部列举出来 Reduce过程首先将相同key的数据进行查找分组然后合并,比如对于key为Hello的数据分组为:<Hello, 1>.<Hello,1>.<Hello,1>,合并之后就是<Hello,1+1+1>,分组也可以理解为re

一．简介 要在Windows下的 Eclipse上调试Hadoop2代码,所以我们在windows下的Eclipse配置hadoop-eclipse-plugin- 2.6.0.jar插件,并在运行Hadoop的WordCount代码时出现了一系列的问题,搞了好几天终于能运行起代码.接下来我们来看看问题并怎么解决,提供给跟我同样遇到的问题作为参考. Hadoop2的WordCount.java统计代码如下: import java.io.IOException; import java.util

1.JDK安装 下载网址: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk-6u29-download-513648.html 如果本地有安装包,则用SecureCRT连接Linux机器,然后用rz指令进行上传文件: 下载后获得jdk-6u29-linux-i586-rpm.bin文件,使用sh jdk-6u29-linux-i586-rpm.bin进行安装, 等待安装完成即可:java默认会安装在/usr/java下: 在

声明:作者原创,转载注明出处. 作者:帅气陈吃苹果 一.环境准备 1.JDK安装与配置 2.Eclipse下载 下载解压即可,下载地址:https://pan.baidu.com/s/1i51UsVN 3.Hadoop下载与配置 下载解压即可,下载地址:https://pan.baidu.com/s/1i57ZXqt 配置环境变量: 在系统变量中新建变量:HADOOP_HOME,值:E:\Hadoop\hadoop-2.6.5 在Path系统变量中添加Hadoop的/bin路径,值:E:\Had

1 下载插件 hadoop-eclipse-plugin-2.7.2.jar github上下载源码后需要自己编译.这里使用已经编译好的插件即可 2 配置插件 把插件放到..\eclipse\plugins目录下,重启eclipse,配置Hadoop installation directory   , 如果插件安装成功,打开Windows—Preferences后,在窗口左侧会有Hadoop Map/Reduce选项,点击此选项,在窗口右侧设置Hadoop安装路径.(windows下只需把ha

目录: 目录见文章1 这个案列完成对单词的计数,重写map,与reduce方法,完成对mapreduce的理解. Mapreduce初析 Mapreduce是一个计算框架,既然是做计算的框架,那么表现形式就是有个输入(input),mapreduce操作这个输入(input),通过本身定义好的计算模型,得到一个输出(output),这个输出就是我们所需要的结果. 我们要学习的就是这个计算模型的运行规则.在运行一个mapreduce计算任务时候,任务过程被分为两个阶段:map阶段和reduce阶段

在本文中, 我们借由深入剖析wordcount.py, 来揭开Spark内部各种概念的面纱.我们再次回顾wordcount.py代码来回答如下问题 对于大多数语言的Hello Word示例,都有main()函数, wordcount.py的main函数,或者说调用Spark的main() 在哪里 数据的读入,各个RDD数据如何转换 map与flatMap的工作机制,以及区别 reduceByKey的作用 WordCount.py 的代码如下: from __future__ import pri

WordCount.Scala代码如下: package com.husor.Spark /** * Created by huxiu on 2014/11/26. */ import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.SparkContext._ object SparkWordCount { def main(args: Array[String]) { println("Test is st

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

问题导读:1.hadoop2.x自带wordcount在什么位置?2.运行wordcount程序,需要做哪些准备? 此篇是在hadoop2完全分布式最新高可靠安装文档 hadoop2.X使用手册1:通过web端口查看主节点.slave1节点及集群运行状态 基础上对hadoop2.2的进一步认识.这里交给大家如何运行hadoop2.2自带例子 1.找到examples例子我们需要找打这个例子的位置:首先需要找到你的hadoop文件夹,然后依照下面路径:/hadoop/share/hadoop/ma

一.MapReduce介绍 (最好以下面的两个示例来理解原理) 1. MapReduce的基本思想 Map-reduce的思想就是“分而治之” Map Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”执行 “ 简单的任务”有几个含义: 1 数据或计算规模相对于原任务要大大缩小: 2 就近计算,即会被分配到存放了所需数据的节点进行计算: 3 这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系 一个HDFS block (input split)执行一个Map task. Map tas

1.github地址:https://github.com/husterSyy/SoftTest 2.PSP表格   psp 2.1 psp阶段 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划       10         5 Estimate 估计这个任务需要多少时间       10       15 Deveploment 开发       10         5 Analysis 需求分析(包括学习新技术)       30         30 Design Spec

基于Intellij IDEA搭建Spark开发环境搭建 基于Intellij IDEA搭建Spark开发环境搭——参考文档 ● 参考文档http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html ● 操作步骤 ·a)创建maven 项目 ·b)引入依赖(Spark 依赖.打包插件等等) 基于Intellij IDEA搭建Spark开发环境—maven vs sbt ● 哪个熟悉用哪个 ● Maven也可以构建scala项目 基于Inte

      实验目的1.准确理解Mapreduce的设计原理2.熟练掌握WordCount程序代码编写3.学会自己编写WordCount程序进行词频统计实验原理MapReduce采用的是“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从节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单来说,MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总“.1.MapReduce的工作原理在分布式计算中,MapReduce框架负责处理了并行编程里分布式存储.工作调度,负载均衡

目的: 学习Hadoop mapreduce 开发环境eclipse windows下的搭建 环境: Winows 7 64 eclipse 直接连接hadoop运行的环境已经搭建好,结果输出到eclipse Hadoop2.6.4环境 相关: [0004] Hadoop 版hello word mapreduce wordcount 运行 [0011] windows 下 eclipse 开发 hdfs程序样例 (三) [0008] Windows 7 下 hadoop 2.6.4 eclip

一.WordCount原理 初学MapReduce编程,WordCount作为入门经典,类似于初学编程时的Hello World.WordCount的逻辑就是给定一个/多个文本,统计出文本中每次单词/词出现的次数.网上找的一张MapReduce实现WordCount的图例,基本描述清楚了WordCount的内部处理逻辑.本文主要是从Hive使用的角度处理WordCount,就不赘述,之前的一篇博文有MapReduce实现WordCount的代码,可参考 https://www.cnblogs.c