这是搭建hadoop环境后的第一个MapReduce程序: 基于hadoop streaming的python的脚本: 1 map.py文件,把文本的内容划分成单词: #!/usr/bin/pythonimport sys for line in sys.stdin:    line = line.strip()    words = line.split()    for word in words:        print('%s\t%s' % (word, 1)) 2 reduce文件,…

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研发在java环境的拓展 一 背景 由于一直使用hadoop streaming形式编写mapreduce程序,所以目前的hadoop程序局限于python语言.下面为了拓展java语言研发,本次实验使用window系统,maven打包,centos系统mapr环境运行. 二 步骤 1 查看hadoop版本,命令 Hadoop version,获得版本号hadoop2.7.0 2 编写pow文件,注意hadoop2.7依赖, <dependency> <groupId>…

上一篇博文如何在Eclipse下搭建Hadoop开发环境,今天给大家介绍一下如何分别分别在Eclipse和Hadoop集群上运行我们的MapReduce程序! 1. 在Eclipse环境下运行MapReduce程序(WordCount程序) 首先看一下我的项目结构和WordCount程序: 其中word.txt将作为我们测试的输入文件,内容如下: 程序代码如下所示: package com.hadoop.WordCount; import java.io.IOException; import…

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现. MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1. Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2. hadoop 学习笔…

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现,MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1.Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2.hadoop 学习笔记:m…

经过一段时间的学习,对于Hadoop有了一些了解,于是决定用MapReduce实现PageRank算法,以下简称PR 先简单介绍一下PR算法(摘自百度百科:https://baike.baidu.com/item/google%20pagerank/2465380?fr=aladdin&fromid=111004&fromtitle=pagerank): PageRank让链接来"投票" 一个页面的"得票数"由所有链向它的页面的重要性来决定,到一个页…

Python实现MapReduce 下面使用mapreduce模式实现了一个简单的统计日志中单词出现次数的程序: from functools import reduce from multiprocessing import Pool from collections import Counter def read_inputs(file): for line in file: line = line.strip() yield line.split() def count(file_name…

刚刚开始接触hadoop的时候,总觉得必须要先安装hadoop集群才能开始学习MR编程,其实并不用这样,当然如果你有条件有机器那最好是自己安装配置一个hadoop集群,这样你会更容易理解其工作原理.我们今天就是要给大家演示如何不用安装hadoop直接调试编程MapReduce函数. 开始之前我们先来理解一下mapreduce的工作原理: hadoop集群是有DataNode和NameNode两种节点构成,DataNode负责存储数据本身而NameNode负责存储数据的元数据信息,在启动mapre…

这个很简单哈,编程的版本很多种. 代码版本1 package zhouls.bigdata.myMapReduce.wordcount5; 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…