示例一:统计所有单词出现的次数 1.在本地创建文件并上传到hdfs中 #vin data.txt //将文件上传到hadoop的根目录下 #hdfs dfs -put data.txt / 2.在spark中,创建一个RDD并读取文件 %spark var data = sc.textFile("/data.txt") data.collect 3.将读取到的文本使用flatMap方法(数据流映射)组合split方法拆分为单个单词 //注意:split("")引号中

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,

在github上有spark-java8 实例地址: https://github.com/ypriverol/spark-java8 https://github.com/ihr/java8-spark 学些java8 Lambda Expressions 的可以参考下,同时自己也做下比较. java8 代码实例 /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor licen

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

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,

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

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

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.

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

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

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

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

1.准备 事先在hdfs上创建两个目录: 保存上传数据的目录:hdfs://alamps:9000/library/SparkStreaming/data checkpoint的目录:hdfs://alamps:9000/library/SparkStreaming/CheckPoint_data ------------------------------------------------------ 2.源码 package stream; import java.util.Arrays;

Scala版 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCountScala { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCountScala").setMaster("local[1]") val sc: SparkContext = ne

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

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

4. 假设检验 基础回顾: 假设检验,用于判断一个结果是否在统计上是显著的.这个结果是否有机会发生. 显著性检验 原假设与备择假设 常把一个要检验的假设记作 H0,称为原假设(或零假设) (null hypothesis) 与H0对立的假设记作H1,称为备择假设(alternative hypothesis) 拟合优度Goodness of Fit,是指回归直线对观测值的拟合程度. 对非线性方程: (1)计算残差平方和 Q =∑(y-y*)2 和 ∑y2 ,其中,y 代表的是实测值,y* 代表的

1.  概括统计 summary statistics MLlib支持RDD[Vector]列式的概括统计,它通过调用 Statistics 的 colStats方法实现. colStats返回一个 MultivariateStatisticalSummary 对象,这个对象包含列式的最大值.最小值.均值.方差等等. import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector import org.apache.spark.mllib.stat.{Multivaria

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