Hadoop实战-MapReduce之WordCount(五)】的更多相关文章

环境介绍: 主服务器ip:192.168.80.128(master)  NameNode  SecondaryNameNode ResourceManager 从服务器ip:192.168.80.129(slave1)  DataNode NodeManager 从服务器ip: 192.168.80.130(slave2)  DataNode NodeManager 1.文件准备 1)在HDFS上创建文件夹 hadoop fs -mkdir /user/joe/wordcount/input…
需求:统计一个文件中所有单词出现的个数. 样板:word.log文件中有hadoop hive hbase hadoop hive 输出:hadoop 2 hive 2 hbase 1 MapReduce设计方式: 一.Map过程<k,v>键值队的设计: 1.按行将文本文件切割成 <k1,v1>,k1代表:行在文件中的位置,v1代表:一行数据.多少个<k1,v1>就调用多少次map()方法. 2.在map()方法中将一行数据按照空格继续分割成<k2,v2>,…
1.数据准备: Mike,35 Steven,40 Ken,28 Cindy,32 2.预期结果 Max 40 Min 28 Avg      33 3.MapReduce代码如下 import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.…
倒排索引 (就是key和Value对调的显示结果) 一.需求:下面是用户播放音乐记录,统计歌曲被哪些用户播放过 tom        LittleApple jack       YesterdayOnceMore Rose       MyHeartWillGoOn jack       LittleApple John       MyHeartWillGoOn kissinger  LittleApple kissinger  YesterdayOnceMore 二.最终的效果 Littl…
1.数据准备 使用MapReduce计算age.txt中年龄最大.最小.均值name,min,max,countMike,35,20,1Mike,5,15,2Mike,20,13,1Steven,40,20,10Ken,28,68,1Ken,14,198,10Cindy,32,31,100 2.预期结果Mike 5 20 4Steven,40,20,10Ken   14 198 11Cindy,32,31,100 3.需要加入自定义输出类型MinMaxCountTuple import java…
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…
这一讲我们主要剖析MapReduce的原理机制和流程. “云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 云计算分布式大数据实战技术Hadoop交流群:312494188,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 关于MapReduce,你至少需要知道以下几点: 1,         MapReduce是运行于分布式文件系统之上的,在Hadoop中就是运行于HDFS之上的: 2,         MapReduce主要用于大规模数据的并行运算,这种大数据通过指1TB以上:…
      Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop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…
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…