1.准备文件并设置编码格式为UTF-8并上传Linux 2.新建一个Java Project 3.导入jar 4.编写Map()和Reduce() 5.将代码输出成jar 6.在linux中启动hdfs 7.修改两个配置文件 8.在linux中启动yarn 9.运行mapReduce 10.查看运行结果 1. 准备文件并设置编码格式为UTF-8并上传Linux 1)设置编码:首先打开文件点击左上角 文件(F) 点击另存为并将编码(E)设置为UTF-8 然后保存(S)替换的原来的文件 2)用工具将

问题描述:现在有n个文本文件,使用MapReduce的方法实现词频统计. 附上统计词频的关键代码,首先是一个通用的MapReduce模块: class MapReduce: __doc__ = '''提供map_reduce功能''' @staticmethod def map_reduce(i, mapper, reducer): """ map_reduce方法 :param i: 需要MapReduce的集合 :param mapper: 自定义mapper方法 :pa

目录(?)[-] 一软件环境 二创建maven工程 三添加maven依赖 四配置log4j 五启动Hadoop 六运行WordCount从本地读取文件 七运行WordCount从HDFS读取文件 八代码下载   介绍如何在Intellij Idea中通过创建maven工程配置MapReduce的编程环境. 一.软件环境 我使用的软件版本如下: Intellij Idea 2017.1 Maven 3.3.9 Hadoop伪分布式环境( 安装教程可参考这里) 二.创建maven工程 打开Idea,

Oracle统计.分析和优化环境配置 创建批处理文件Login.bat 用于初始化设置系统环境 Login.bat @echo off title eoda mode con cols=140 color 85 set ORACLE_SID=muphy sqlplus eoda/foo 创建数据库脚本文件login.sql 用于初始化SQL*PLUS运行环境 define _editor=vim  --设置编辑器为vim set serveroutput on size 1000000 --设置

ubuntu + hadoop2.5.2分布式环境配置 我之前有详细写过hadoop-0.20.203.0rc1版本的环境搭建 hadoop学习笔记——环境搭建 http://www.cnblogs.com/huligong1234/p/3533382.html 本篇部分细节就不多说. 一.基础环境准备系统:(VirtualBox) ubuntu-12.04.2-desktop-i386.isohadoop版本:hadoop-2.5.2jdk版本:jdk-6u26-linux-i586.bin

本文转载自:https://blog.csdn.net/hanjin7278/article/details/53035739 一.简介 hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. 二.环境要求 1.JDK1.7+ 2.本次配

spark笔记 spark简介 saprk 有六个核心组件: SparkCore.SparkSQL.SparkStreaming.StructedStreaming.MLlib,Graphx SparkCore 相当于Hadoop中的MapReduce,用于大规模离线批处理计算 SparkSQL 相当于Hive(稍微类似),用于交互式计算 注意: 1.交互式计算:用户界面中的查询条件进行过滤查询,然后交给SparkSQL进行处理,产生输出数据.速度比较快 2.交互式计算框架:Presto.Imp

基于Eclipse的Hadoop应用开发环境配置 我的开发环境: 操作系统ubuntu11.10 单机模式 Hadoop版本:hadoop-0.20.1 Eclipse版本:eclipse-java-helios-SR2-linux-gtk.tar.gz(使用3.7的版本总是崩溃,让人郁闷) 第一步:先启动hadoop守护进程 具体参看:http://www.cnblogs.com/flyoung2008/archive/2011/11/29/2268302.html 第二步:在eclipse上

Mongodb学习 说明: MongoDB由databases组成,database由collections组成,collection由documents组成,document由fileds组成.MongoDB是异步写数据. 第一章 环境配置 一.Mongodb简介 功能特点 适用范围 功能特点 官方网址:http://www.mongodb.org/  MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库开源项目.由C++语言编写,旨在为WEB应用提供可护展的高性能数据存储解决方案. 它的特点是可扩

前几天公司说一个客户要搞一个app,我说搞呗,跟我啥关系...他说,就是从咱的app上搞,什么都一样,就是一些logo啥的不一样.我一开始感觉,那就改改logo呗,后来一想,凑,百度推送,友盟统计,BugTags等等这些每次都要改,一个不小心不就玩脱了,索性就搞个多版本配置.废话不多说,开搞! 1.先备份一下你的工程,改提交的提交了,万一一个搞不好,至少还能revert嘛. 2.首先先复制一个target(当然也可以新创建一个,但是我的大部分配置都跟以前一样,索性就复制了) 2.给复制的Targ

windows7+eclipse+hadoop2.5.2环境配置    一.hadoop集群环境配置 参考我的前一篇文章(ubuntu + hadoop2.5.2分布式环境配置 http://www.cnblogs.com/huligong1234/p/4136331.html) 但本人配置时还修改了如下内容(由于你的环境和我的可能不一致,可以在后面出现相关问题后再进行修改): a.在master节点上(ubuntu-V01)修改hdfs-site.xml加上以下内容 <property> &

前言 ACM生涯在带着些许遗憾中结束了.春招的时候找了一份游戏开发的工作,现在学习cocos2dx中. 从ACM竞赛到实际项目开发的学习,第一感觉就是不适应,虽然感觉实际项目的确要比ACM简单的多.最近花了几天时间,研究了下cocos2dx,现在做个总结. 一.简介 1. 学习时间 2014年4月15日 至 2014年4月19 2. 学习内容  1)Cocos2d-x环境搭建,主要是Android开发环境的搭建:  2)理解Cocos2d-x项目创建.编译.运行以及项目移植过程: 3)Cocos

Python2.75的安装及环境配置教程 Python的语法简洁,功能强大,有大量的第三方开发包(模块),非常适合初学者上手.同时Python不像java一样对内存要求非常高,适合做一些经常性的任务方面的编程.根据codeeval网站数据统计显示,连续三年,Python保持着其在编程语言中的领先地位.而且Python-Django开发web也是一种时尚. Python 2.75 安装文件 win8或win8.1 首先下载一个Python的应用程序,网上有很多的.此处给出官网的下载地址:https

-------------------------------------------------------------------------------------- [版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51680296 作者: 朱培              ID:sdksdk0 --------------------------------------------------

CDH 5.x搭建请参考CentOS 7离线安装CDH 5.16.1完全指南(含各种错误处理). 如果使用的是cloudera quickstart vm,则只能在linux服务器中使用eclipse提交,无法远程访问(主要是quickstart绑定的所有ip都是localhost所致,所以最好还是自己搭建一个单机的hadoop环境). 安装包下载 hadoop-2.6.5.tar.gz(最好是和服务器版本保持一致,避免出现各种版本不匹配导致的接口不匹配问题) 解压 hadoop.dll-and

抄一个可行的Hadoop Yarn环境配置.用的官方的2.2.0版本. http://www.jdon.com/bigdata/yarn.html Hadoop 2.2新特性 将Mapreduce框架升级到Apache YARN,YARN将Map reduce工作区分为两个:JobTracker组件:实现资源管理和任务JOB:计划/监视组件:划分到单独应用中. 使用MapReduce的2.0,开发人员现在可以直接Hadoop内部基于构建应用程序.Hadoop2.2也已经在微软widnows上支持

"Node.js 是服务器端的 JavaScript 运行环境,它具有无阻塞(non-blocking)和事件驱动(event-driven)等的 特色,Node.js 采用 V8 引擎,同样,Node.js 实现了类似 Apache 和 nginx 的web服务,让你可以通过它来 搭建基于 JavaScript 的 Web App" API http://nodeapi.ucdok.com/api/ http://nodejs.org/api/ NPM NPM是一个Node包管理和分

原始数据: 程序: #统计词频 library(wordcloud) # F:/master2017/ch4/weibo170.cut.txt text <- readLines("F:/master2017/ch4/weibo170.cut.txt") txtList <- lapply(txt, strsplit," ") txtChar <- unlist(txtList) txtChar <- gsub(pattern = "

 solr7实现搜索框的自动提示并统计词频 1:用solr 的suggest组件,统计词频相对麻烦. 2:用TermsComponent,自带词频统计功能. Terms组件提供访问索引项的字段和每个词相匹配的文档数量,类似于关系型数据库的like模糊查询(keywords like "手机%"),然后统计数量返回给前端,但这样有一个问题.如果该字段非词性的.精确性和效率性不高. solr中TermsComponent组件完美的解决了这么一个方案,能够统计指定搜索域中所有词的信息.类似于

以后spark,mapreduce,mpi可能三者集于同一平台,各自的侧重点有所不用,相当于云计算与高性能计算的集合,互补,把spark的基础看了看,现在把开发环境看看,主要是看源码,最近Apache Spark源码走读系列挺好的,看了些.具体环境配置不是太复杂,具体可以看https://github.com/apache/spark 1.代码下载 git clone https://github.com/apache/spark.git 2.直接构建spark 我是基于hadoop2.2.0的

MapReduce On Yarn的配置详解和日常维护 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. 一.MapReduce运维概述 MapReduce on YARN的运维主要是针对CPU和内存资源的运维. 二.MapReduce配置详解 1>.以下参数讲解以社区版2.6.0的参数名和默认值为准(配置文件为:hdfs-default.xml / hdfs-site.xml ) MapReduce 参考链接:http://hadoop.apache.org/docs/r2.6