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…

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…

注:以下链接均为近期hadoop集群搭建及mapreduce应用开发查找到的资料.使用hadoop2.6.0,其中hadoop集群配置过程下面的文章都有部分参考. hadoop集群配置方法: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------…

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,…

1.图解MapReduce 2.简历过程: Input: Hello World Bye World Hello Hadoop Bye Hadoop Bye Hadoop Hello Hadoop Map: <Hello,1> <World,1> <Bye,1> <World,1> <Hello,1> <Hadoop,1> <Bye,1> <Hadoop,1> <Bye,1> <Hadoop,…

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…

最近在学习云计算,研究Haddop框架,费了一整天时间将Hadoop在Linux下完全运行起来,看到官方的map-reduce的demo程序WordCount,仔细研究了一下,算做入门了. 其实WordCount并不难,只是一下子接触到了很多的API,有一些陌生,还有就是很传统的开发相比,map-reduce确实是一种新的编程理念,为了让各位新手少走弯路,我将WordCount中的很多API都做了注释,其实这些方法搞明白了以后程序就很简单了,无非就是将一句话分词,先用map处理再用reduce处…

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…

阅读目录 1.MapReduce整体流程 2.WordCount源码 3.WordCount逐行解析 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…

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…