项目结构 pom.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.or…

 开发工具:IDEA mapreduce实现思路: Map阶段: a) 从HDFS的源数据文件中逐行读取数据 b) 将每一行数据切分出单词 c) 为每一个单词构造一个键值对(单词,1) d) 将键值对发送给reduce Reduce阶段: a) 接收map阶段输出的单词键值对 b) 将相同单词的键值对汇聚成一组 c) 对每一组,遍历组中的所有“值”,累加求和,即得到每一个单词的总次数 d) 将(单词,总次数)输出到HDFS的文件中 代码实现: porm.xml导入依赖: 导入包: Map端: R…

MapReduce 单词统计案例编程 一.在Linux环境安装Eclipse软件 1.   解压tar包 下载安装包eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz到/opt/software目录下. 解压到/opt/tools目录下: [hadoop@bigdata-senior01 tools]$ tar -zxf /opt/sofeware/eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz -C /op…

spark经典之单词统计 准备数据 既然要统计单词我们就需要一个包含一定数量的文本,我们这里选择了英文原著<GoneWithTheWind>(<飘>)的文本来做一个数据统计,看看文章中各个单词出现频次如何.为了便于大家下载文本.可以到GitHub上下载文本以及对应的代码.我将文本放在项目的目录下. 首先我们要读取该文件,就要用到SparkContext中的textFile的方法,我们尝试先读取第一行. scala实现 import org.apache.spark.{SparkCo…

原文链接: https://www.toutiao.com/i6764296608705151496/ 单词统计的是统计一个文件中单词出现的次数,比如下面的数据源 其中,最终出现的次数结果应该是下面的显示 那么在MapReduce中该如何编写代码并出现最终结果? 首先我们把文件上传到HDFS中(hdfs dfs –put -) 数据名称:data.txt,大小是size是2G 红黄绿三个块表示的是数据存放的块 然后数据data.txt进入map阶段,会以<K,V>(KV对)的形式进入,K表示的…

C语言实验——单词统计 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 61  Solved: 34[Submit][Status][Web Board] Description 从键盘输入一行字符,统计其中单词的个数,各单词以空格分隔,且空格数可以是多个. Input 输入只有一行句子.仅有空格和英文字母构成. Output 单词的个数. Sample Input stable marriage problem Consists of Matchin…

1.薪资数据集 我们要写一个薪资统计程序,统计数据来自于互联网招聘hadoop岗位的招聘网站,这些数据是按照记录方式存储的,因此非常适合使用 MapReduce 程序来统计. 2.数据格式 我们使用的数据来自互联网招聘网站,其中每一行是一条记录. 下面我们展示一行数据,其中重要的字段被突出显示.该行数据被分割成很多行以突出每个字段,但在实际文件中,这些字段被整合成一行 美团 3-5年经验 # 工作年限 15-30k # 薪资 北京 [够牛就来]hadoop高级工程 3.分析 在这里,map阶段的…

Spark 1.5.2 Spark Streaming 学习笔记和编程练习 Overview 概述 Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processing of live data streams. Data can be ingested from many sources like Kafka,…

看hive目录下就可以了,程序在hdfs里创建一个hive的大文件夹,相当于数据库吧.上面就是一个完整的利用hive来做单词统计,其中的优劣也能看出一点.…

scala 基本语法 1.声明变量 (1)val i = 1 使用val声明的变量值是不可变的,相当于java里final修饰的变量,推荐使用. (2)var i = "hello" 使用var声明的变量值是可变的 (3)val s = "hi" scala编译器会自动推断变量的类型,必要的时候可以指定类型,变量名在前,类型在后 2.常用的类型 Scala和Java一样,有7种数值类型Byte.Char.Short.Int.Long.Float和Double(无包装…

Storm基本概念 Storm是一个分布式的.可靠地.容错的数据流处理系统.Storm分布式计算结构称为Topology(拓扑)结构,顾名思义,与拓扑图十分类似.该拓扑图主要由数据流Stream.数据流的生成者Spout和数据流的运算者Bolt组成.如下图所示: 在Storm系统中,数据主要是通过tuple数据结构进行传输的.tuple就是一个列表,列表中可以存放任何类型的数据(该数据类型必须要实现序列化). Spout的作用就是从数据源中获取需要的数据,起到一个数据采集器的作用.然后spout…

wordcount是spark入门级的demo,不难但是很有趣.接下来我用命令行.scala.Java和python这三种语言来实现单词统计. 一.使用命令行实现单词的统计 1.首先touch一个a.txt文本文件 2.加载文本:产生弹性分布式数据集,用sc.textFile()加载文本文件到内存中去,加载到内存之后,整个RDD就是一个数组,就以换行符来做分隔 val rdd1 = sc.textFile("/home/centos/a.txt") 3.对2中产生的数组按空格进行切割,…

第1步:输出单个文件中的前 N 个最常出现的英语单词. 功能1:输出文件中所有不重复的单词,按照出现次数由多到少排列,出现次数同样多的,以字典序排列. 功能2: 指定文件目录,对目录下每一个文件执行统计的操作. 功能3:指定文件目录,是会递归遍历目录下的所有子目录的文件进行统计单词的功能. 功能4:输出出现次数最多的前 n 个单词, 前几个功能已经在之前的博客园中回答相应的解决方法,所以重点来看一下第三个功能,如何递归查询所有子目录下的文件,并进行单词统计. 那么我们首先要解决的是判断这个文件是…

本文要解决的问题:"键盘输入一段英语语句,将这段话写入content.txt中,然后输出这段话,并且统计语句中英文单词的数目以及各个单词出现的次数." 分析问题知,核心是文件读写和单词统计. 单词统计可以参考我以前的一篇文章:java源码--统计字符串中字符出现的次数,不过要注意的是以前这篇文章是统计字符,不用判断是否是单词,本问题中统计单词就要判断多少字符是一个单词,同时忽略大小写问题. 文件读写不是很难,方法基本是死的,不用考虑方法.代码解决问题的难点还是单词的统计,我的代码中用了…

要统计的文件的文件名为hello hello中的内容如下 hello you hello me 通过MapReduce程序统计出文件中的各个单词出现了几次.(两个单词之间通过tab键进行的分割) import java.io.IOException; import mapreduce.WordCountApp.WordCountMapper.WordCountReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apac…

MapReduce 运行的时候,会通过 Mapper 运行的任务读取 HDFS 中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer 任务会接收 Mapper 任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到 HDFS 的文件中.整个流程如图 Mapper任务的执行过程 每个 Mapper 任务是一个 java 进程,它会读取 HDFS 中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的 map 方法处理后, 转换为很多的键值对再输出. 整个 Mapper 任务的处理过程…

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>…

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…

转自:http://blog.csdn.net/sn_zzy/article/details/43446027 SQL转化为MapReduce的过程 了解了MapReduce实现SQL基本操作之后,我们来看看Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的,整个编译过程分为六个阶段: Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法,语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree 遍历AST Tree,抽象出查询的基本组成单元QueryBlock 遍历QueryBlock,翻译为执行操作树…

mapreduce的处理过程分为2个阶段,map阶段,和reduce阶段.在要求统计指定文件里的全部单词的出现次数时. map阶段把每一个关键词写到一行上以逗号进行分隔.并初始化数量为1(同样的单词hadoop中的map会自己主动放到一行中) reduce阶段是把每一个单词出现的频率统计出来又一次写回去. 如代码: package com.clq.hadoop2; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.…

mapreduce设计思想 概念:它是一个分布式并行计算的应用框架它提供相应简单的api模型,我们只需按照这些模型规则编写程序,即可实现"分布式并行计算"的功能. 案例一:wordcount经典案例 先写map方法 package com.gec.demo; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text…

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基…

1.Wordcount示例编写: MapReduce采用”分而治之”的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各 个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总” 需求:在一堆给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数 1.1.定义一个Mapper类: package cn.gigdata.hdfs.mr; import java.io.IOException; import org.apache.had…

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…

最近在看google那篇经典的MapReduce论文,中文版可以参考孟岩推荐的 mapreduce 中文版 中文翻译 论文中提到,MapReduce的编程模型就是: 计算利用一个输入key/value对集,来产生一个输出key/value对集.MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:map和reduce. 用户自定义的map函数,接受一个输入对,然后产生一个中间key/value对集.MapReduce库把所有具有相同中间key I的中间value聚合在一起,然后把它们传递给reduc…

import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import org.apache.commons.io.FileUtils; import backtype.storm.Config; imp…

编写程序统计并输出所读入的单词出现的次数 想与习题10-1相结合,也就是先输入几组 map<string, int>类型,存入vector中. 再输入单词word,如果已经存在则在key对应的value+1 如果不存在,则插入并使得其value为1. 之前的问题是->输入了一次之后,再要输入单词word,读不进.(呵呵 果然小白) 看到11章之后,知道要用语句cin.clear;使得输入流重新有效. 再然后 重新熟悉了iterator对map的操作. #include <iostr…

上一篇文章我们了解了MapReduce优化方面的知识,现在我们通过简单的项目,学会如何优化MapReduce性能 1.项目介绍 我们使用简单的成绩数据集,统计出0~20.20~50.50~100这三个年龄段的男.女学生的最高分数 2.数据集 姓名     年龄  性别   成绩 Alice     23   female  45 Bob      34   male   89 Chris    67   male   97 Kristine   38   female  53 Connor  …

气象数据集 我们要写一个气象数据挖掘的程序.气象数据是通过分布在美国各地区的很多气象传感器每隔一小时进行收集,这些数据是半结构化数据且是按照记录方式存储的,因此非常适合使用 MapReduce 程序来统计分析. 数据格式 我们使用的数据来自美国国家气候数据中心.美国国家海洋和大气管理局(简称 NCDC NOAA),这些数据按行并以 ASCII 格式存储,其中每一行是一条记录. 下面我们展示一行采样数据,其中重要的字段被突出显示.该行数据被分割成很多行以突出每个字段,但在实际文件中,这些字段被整合…

MongoDB虽然不像我们常用的mysql,sqlserver,oracle等关系型数据库有group by函数那样方便分组,但是MongoDB要实现分组也有3个办法: * Mongodb三种分组方式: * 1.group(先筛选再分组,不支持分片,对数据量有所限制,效率不高) * 2.mapreduce(基于js引擎,单线程执行,效率较低,适合用做后台统计等) * 3.aggregate(推荐) (如果你的PHP的mongodb驱动版本需>=1.3.0,推荐你使用aggregate,性能要高很…