将文件split 文件1:                                                                   分割结果: hello  world                                                   <0, "hello world"> this is wordcount                                           <12,&quo…

hdfs原始数据 hello a hello b map阶段: 输入数据:<0,"hello a"> <8,"hello b"> key为偏移量 输出数据: map(key,value,context) { String[] words = value.split("\t"); for(String word :words) { //hello //a //hello //b 输出conetxt.write(key,vla…

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…

1. Flink Flink介绍: Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎.它主要是由 Java 代码实现.目前主要还是依靠开源社区的贡献而发展.对 Flink 而言,其所要处理的主要场景就是流数据,批数据只是流数据的一个极限特例而已.再换句话说,Flink 会把所有任务当成流来处理,这也是其最大的特点.Flink 可以支持本地的快速迭代,以及一些环形的迭代任务. Flink的特性: Flink是个分布式流处理开源框架: 1>. 即使数据源是无序的或者晚到达的数据,也能保持结果准确…

---恢复内容开始--- c++ primer plus 第6版 部分二    5-  章 第五章 计算机除了存储外 还可以对数据进行分析.合并.重组.抽取.修改.推断.合成.以及其他操作 1.for循环的组成部分 a 设置初始值 b 执行测试,看循环时候应当继续进行 c 执行循环操作 d 更新用于测试的值 只要测试表达式为true    循环体就会执行 for (initialization; test-expression; update-expression) body test-expr…

我们都安装完Hadoop之后,按照一些案例先要跑一个WourdCount程序,来测试Hadoop安装是否成功.在终端中用命令创建一个文件夹,简单的向两个文件中各写入一段话,然后运行Hadoop,WourdCount自带WourdCount程序指令,就可以输出写入的那句话各个不同单词的个数.但是这不是这篇博客主要讲的内容,主要是想通过一个简单的Wordcount程序,来认识Hadoop的内部机制.并通过此来深入了解MapReduce的详细过程.在Thinking in BigDate(八)大数据H…

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…

转自: http://blog.csdn.net/yczws1/article/details/21794873 . 我们都安装完Hadoop之后,按照一些案例先要跑一个WourdCount程序,来测试Hadoop安装是否成功.在终端中用命令创建一个文件夹,简单的向两个文件中各写入一段话,然后运行Hadoop,WourdCount自带WourdCount程序指令,就可以输出写入的那句话各个不同单词的个数.但是这不是这篇博客主要讲的内容,主要是想通过一个简单的Wordcount程序,来认识Hado…

本文转自 http://www.cnblogs.com/npumenglei/ .... 先创建两个文本文件, 作为我们例子的输入: File 1 内容: My name is Tony My company is pivotal File 2 内容: My name is Lisa My company is EMC 1. 第一步, Map 顾名思义, Map 就是拆解. 首先我们的输入就是两个文件, 默认情况下就是两个split, 对应前面图中的split 0, split 1 两个spli…

本文以WordCount为例, 画图说明spark程序的执行过程 WordCount就是统计一段数据中每个单词出现的次数, 例如hello spark hello you 这段文本中hello出现2次, spark出现1次, you出现1次. 先上完整代码: object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount"); val sc = new…

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…

(1)执行hadoopFile()操作,其中有生成HadoopRDD的new 方法.然后执行map方法.pair => pair._2.toString,只对Value值进行操作.在textFile操作中首先从文件系统中读取分布式数据,并且以数据分片的方式存在于集群之中,生成HadoopRDD,的类型分别为,对于每一个计算节点,计算对应的分片数据:在textFile操作中,执行了map操作,其中只对VALUE值进行了操作,生成MapPartitionsRDD,只包含每个节点处理的数据信息,基于H…

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前言:       毕业两年了,之前的工作一直没有接触过大数据的东西,对hadoop等比较陌生,所以最近开始学习了.对于我这样第一次学的人,过程还是充满了很多疑惑和不解的,不过我采取的策略是还是先让环境跑起来,然后在能用的基础上在多想想为什么.       通过这三个礼拜(基本上就是周六周日,其他时间都在加班啊T T)的探索,我目前主要完成的是: 1.在Linux环境中伪分布式部署hadoop(SSH免登陆),运行WordCount实例成功. http://www.cnblogs.com/Pur…

一.Hadoop环境配置概述 三台虚拟机,操作系统为:Ubuntu 16.04. Hadoop版本:2.7.2 NameNode:192.168.72.132 DataNode:192.168.72.135,192.168.72.136 注:具配置过程,不具备介绍了,网上很多. 二.eclipse(JAVA)环境配置概述 操作系统:Windows 10 eclipse版本:Mars.2 Release (4.5.2) 1.hadoop-eclipse-plugin-2.7.2.jar组件放plu…

上一节以WordCount分析了MapReduce的基本执行流程,但并没有从框架上进行分析,这一部分工作在后续慢慢补充.这一节,先剖析一下作业提交过程. 在分析之前,我们先进行一下粗略的思考,如果要我们自己设计分布式计算,应该怎么设计呢?假定有100个任务要并发执行,每个任务分别针对一块数据,这些数据本身是分布在多个机器上的,主要面临哪些问题? 1.数据如何分布是首先面临的问题,可能也是影响分布式计算性能的最关键问题.一个超大文件,按照哪种方式切割开来,分别丢到不同的机器?Hadoop的答案是按…

WordCount是一个入门的MapReduce程序(从src\examples\org\apache\hadoop\examples粘贴过来的): package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path…

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,…

hadoop环境自己之前也接触过,搭建的是一个伪分布的环境,主从节点都在我自己的机子上,即127.0.0.1,当初记得步骤很多很麻烦的样子(可能自己用ubuntu还不够熟练),包括myeclipse.hadoop等的下载与安装,以及最后的运行hadoop包自带的wordcount例子,当时只是在终端下运行的,没有把代码放在myeclipse中,也折腾半天,记得出现一个问题就是map过程能够达到100%,但是reduce却一直卡在0%,后来将自己的主机名hostname放到了hosts文件中,完美…

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…

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.…

需求 计算出文件中每个单词的频数.要求输出结果按照单词的字母顺序进行排序.每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔. 比如,输入两个文件,其一内容如下: hello world hello hadoop hello mapreduce 另一内容如下: bye world bye hadoop bye mapreduce 对应上面给出的输入样例,其输出样例为: bye   3 hadoop 2 hello 3 mapreduce 2 world 2 方案制定 对该案例,可设计出如下的MapRe…

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…

/** * author : 冶秀刚 * mail     : dennyy99@gmail.com */ Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼火,所…

转:http://blog.csdn.net/jediael_lu/article/details/38705371 以下程序在hadoop1.2.1上测试成功. 本例先将源代码呈现,然后详细说明执行步骤,最后对源代码及执行过程进行分析. 一.源代码 package org.jediael.hadoopdemo.wordcount; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.ha…

Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼火,所以在这里我尽最大的可能试着把Shuffle说清楚,让每一位想了解它原理的朋友都能有所收获.如果你对这篇文章有…

这段时间需要学习Hadoop了,以前一直听说Hadoop,但是从来没有研究过,这几天粗略看完了<Hadoop实战>这本书,对Hadoop编程有了大致的了解.接下来就是多看多写了.以Hadoop自带的例子WordCount程序开始,来记录我的Hadoop学习过程. Hadoop自带例子WordCount.java /** * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * you may no…

前面将Cloudera Manager安装到集群上的一台主机后,并通过Cloudera manager安装了hadoop-2.6.0-CDH5.4.4.今日来测试安装的集群是否很够很好的执行mapreduce任务.测试的方法就是测试WordCount的例子. 1.在讲测试用例之前,我们首先为系统当前用户在HDFS中创建一下工作目录,并服务相应的权限. 1.1.由于我安装的时候是用的root用户,因此也就需要在hdfs中为root用户创建工作目录,并授予权限. (1)首先在HDFS中,在用户目录/…

sc.textFile("hdfs://....").flatMap(line =>line.split(" ")).map(w =>(w,1)).reduceByKey(_+_).foreach(println) 不使用reduceByKey sc.textFile("hdfs://....").flatMap(l=>l.split(" ")).map(w=>(w,1)).groupByKey().m…

1) 可以完全参考http://www.cnblogs.com/archimedes/p/4539751.html在eclipse下创建MapReduce工程,创建了MR工程,并完成WordCount.java的编写之后,运行WordCount.java,结果可能如图所示,原因是未设置MR读取文件的路径以及输出结果的路径,修改方法如下图所示 需要注意的就是,这里的in和out就是hdfs中的路径,in就是输入数据所在的路径,ou就是最后结果的输出路径.使用完全分布式运行MR程序,设置如下: ,其…