使用MapReduce运行WordCount案例

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使用MapReduce运行WordCount案例

@ 目录一.准备数据二.MR的编程规范三.编程步骤四.编写程序 Mapper程序解读一.准备数据注意:准备的数据的格式必须是文本,每个单词之间使用制表符分割.编码必须是utf-8无bom 二.MR的编程规范 MR的编程只需要将自定义的组件和系统默认组件进行组合,组合之后运行即可! 三.编程步骤 ①Map阶段的核心处理逻辑需要编写在Mapper中 ②Reduce阶段的核心处理逻辑需要编写在Reducer中 ③将编写的Mapper和Reducer进行组合,组合成一个Job ④对Job进行…

python在mapreduce运行Wordcount程序

首先脚本文件: mapper.py: #!/usr/bin/env python import sys for line in sys.stdin: line = line.strip() words = line.split() for word in words: print(word,1) reducer.py: #!/usr/bin/env python from operator import itemgetter import sys current_word = None wo…

MapReduce简单执行过程及Wordcount案例

MapReducer运行过程以单词统计为案例. 假如现在文件中存在如下内容: aa bb aa cc dd aa 当然,这是小文件,如果文件大小较大时会将文件进行 "切片" ,此处的切片和 HDFS 的 "分块"概念不同. "切片" 是将文件进行逻辑的划分,而 "分块" 是进行物理的划分. 即 "切片" 是将文件按照某一大小进行标记(默认为128m,即与分块大小相同),如文件为300M,那么将会标记为 0…

hadoop笔记之MapReduce的应用案例(WordCount单词计数)

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…

hadoop学习笔记：运行wordcount对文件字符串进行统计案例

文/朱季谦我最近使用四台Centos虚拟机搭建了一套分布式hadoop环境,简单模拟了线上上的hadoop真实分布式集群,主要用于业余学习大数据相关体系. 其中,一台服务器作为NameNode,一台作为Secondary NameNode,剩下两台当做DataNodes节点服务器,类似下面这样一个架构-- NameNode Secondary NameNode DataNodes master1(192.168.200.111) √ master2(192.168.200.112) √ sla…

大数据学习day18----第三阶段spark01--------0.前言（分布式运算框架的核心思想，MR与Spark的比较，spark可以怎么运行，spark提交到spark集群的方式）1. spark(standalone模式)的安装 2. Spark各个角色的功能 3.SparkShell的使用，spark编程入门（wordcount案例）

0.前言 0.1 分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例) 提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff…