在jstorm中对应TridentTopology的源码如下，TridentTopology的主要作用是用来创建trident的
一、一般使用的方式如下
// 1、创建一个topology对象
TridentTopology topology = new TridentTopology();
// 2、设置相关参数： each分片、group by
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2024-02-05 11:16:31
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文章目录词频统计实现思路词频统计实现步骤1. 准备数据文件1.1 在虚拟机上创建文本文件1.2 上传文件到HDFS指定目录2. 创建Maven项目3. 添加相关依赖4. 创建日志属性文件5. 创建词频统计映射类6. 创建词频统计驱动器类7. 运行词频统计驱动器类，查看结果8. 修改词频统计映射器类9. 修改词频统计驱动器类10. 启动词频统计驱动器类，查看结果11. 创建词频统计归并器类12.
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2023-09-30 10:39:36
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创建目录上传英文测试文档(如果已有则无需配置)。a.dfs上创建input目录 hadoop@ubuntu-V01:~/data/hadoop-2.5.2$bin/hadoop fs -mkdir -p input b.把hadoop目录下的README.txt拷贝到dfs新建的input里 hadoop@ubuntu-V01:~/data/hadoop-2.5.2$
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2023-10-23 11:21:37
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2012st26倒排索引概念 倒排索引（Inverted index），也常被称为反向索引、置入档案或反向档案，是一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。是文档检索中常用的数据结构。和索引的目的是一样的，倒排索引是为了提高检索效率而设计的。 &nb
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2024-07-08 15:44:45
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# Hadoop在Windows上的词频统计
在大数据时代，Hadoop作为一种开源框架，广泛应用于数据存储和处理。它尤其适合处理海量文本数据的词频统计任务。本文将介绍如何在Windows上使用Hadoop进行词频统计，并提供相关的代码示例。
## 1. 环境准备
在Windows上使用Hadoop，我们需要先安装Java和Hadoop。确保在你的环境变量中配置好Java的路径并设置HADO
# 如何实现Hadoop词频统计
## 1. 流程概述
为了实现Hadoop词频统计，我们可以采用MapReduce框架来完成。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取输入文件 |
| 2 | 切分成单词 |
| 3 | 每个单词记为1 |
| 4 | 汇总相同单词的计数 |
| 5 | 输出结果到文件 |
## 2. 每一步具体操作
原创
2024-07-13 04:39:26
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实验目的 利用搭建好的大数据平台 Hadoop，对 HDFS 中的文本文件进行处理，采用 Hadoop Steaming 方式，使用 Python 语言实现英文单词的统计功能，并输出单词统计结果。实验内容 将附件"COPYING_LGPL.txt"上传 Hadoop 集群的 HDFS 中，采用 Hadoop Steaming方式，使用 Python语言实现字词统计功能，输出字词统计结果，即实现
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2023-11-12 18:54:12
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Hadoop MapReduce 的出现，使得大数据计算通用编程成为可能。现在
原创
2022-07-09 00:00:23
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github：https://github.com/skyerhxx/HDFS_WordCount 使用HDFS Java API完成HDFS文件系统上的文件的词频统计词频统计：wordcount将统计完的结果输出到HDFS上去 用mapreduce或者spark操作很简单，但是我们这里的要求是只允许使用HDFS API进行操作 功能拆解①读取HDFS上的文件 ==&
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2023-11-14 12:36:12
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1、环境搭建总共选择了3台虚拟机作为本次的主角
master:192.168.21.130
slave1:192.168.21.131
slave2:192.168.21.132
1.1、首先是虚拟机的安装，物理主机是win10，虚拟机用的是Centos7，采用最小化方式安装，安装完后，有可能需要激活网卡，修改/etc/sysonfig/network
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2023-08-04 12:20:59
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阅读目录一、创建项目 ：example-hdfs二、项目目录三、WordCountMapper.class四、WordCountReducer.class五、WordCounfDriver.class六、pom.xml七、打包jar包八、在SecureCRT软件上传刚刚生成的jar包九、运行十、 解决问题： MapReduce是什么？ Map Reduce是Google公司开源的一项重要技术，它是
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2023-09-20 10:18:23
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大致思路是将hdfs上的文本作为输入，MapReduce通过InputFormat会将文本进行切片处理，并将每行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量作为输入键值对的key，文本内容作为输入键值对的value，经过在map函数处理，输出中间结果<word,1>的形式，并在reduce函数中完成对每个单词的词频统计。整个程序代码主要包括两部分：Mapper部分和Reducer部分。&nb
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2023-10-24 14:48:36
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1.词频统计任务要求首先，在Linux系统本地创建两个文件，即文件wordfile1.txt和wordfile2.txt。在实际应用中，这两个文件可能会非常大，会被分布存储到多个节点上。但是，为了简化任务，这里的两个文件只包含几行简单的内容。需要说明的是，针对这两个小数据集样本编写的MapReduce词频统计程序，不作任何修改，就可以用来处理大规模数据集的词频统计。创建wordfile1.txt文
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2023-10-08 09:19:54
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本节书摘来异步社区《MapReduce设计模式》一书中的第1章，第1.4节，作者： 【美】Donald Miner , Adam Shook 译者： 徐钊 , 赵重庆 责编： 杨海玲，1.4 Hadoop示例：单词计数在介绍完MapReduce的整个处理过程之后，让我们来看一个简单的示例：单词计数（Word Count）。“单词计数”程序是一个典型的MapReduce示例，因为它既简单，又很适合使
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2023-09-23 13:32:10
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一.Linux系统配置 以下操作是在root用户下进行的1.配置网络环境 在Linux图形化界面，点击窗口栏的System-Preferences-Network Connections-System eth0-IPv4 Settings Method的选项默认是DHCP，修改为Manual 点击右侧的Add，Address填写为ip地址，Network填写255.255.255.0，Ga
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2024-07-23 10:07:18
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所有过程按本人实验并以本人能够接受的方式理解的，大家可以参考，如有问题请留言指正。样本数据[hadoop@h201 ~]$ cat hh.txt hello,worldhello,hadoophello,oraclehadoop,oraclehello,worldhello,hadoophello,oraclehadoop,oracle 词频统计，及其按单词数量倒序排序过程及其详解1.将
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2024-01-26 07:06:14
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# Hadoop集群词频统计实现指南
## 引言
在大数据时代，Hadoop已成为处理海量数据的重要框架。本文将帮助初学者理解如何在Hadoop集群上实现词频统计。我们将通过具体的步骤和代码示例，逐步引导你完成这一任务。
## 实施流程
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1
# 词频统计 Hadoop 实验
## 引言
在处理大规模文本数据时，词频统计是一个常见的需求。借助 Apache Hadoop 这个分布式计算框架，可以有效地进行词频统计。本文将介绍如何在 Hadoop 上实现词频统计的实验，并提供相应的代码示例。
## Hadoop 简介
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，它的核心组件包括 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 MapRe
在处理大数据的过程中，Hadoop作为一种分布式计算框架，经常被用于处理和分析大量的文本数据。本文将详细介绍如何在Hadoop上进行词频统计的安装与配置。无论你是初学者还是资深开发者，本文都会帮你理清思路，有条不紊地完成任务。
### 环境准备
要安装Hadoop并进行词频统计，首先需要准备好相应的环境。
**前置依赖安装**：
确保您的机器已经安装了以下依赖软件。下面是一个版本兼容性矩阵，
# Hadoop词频统计排序教程
在大数据处理领域，Hadoop是一个非常强大的框架。词频统计是文本分析中的一种基本任务，下面将详细介绍如何使用Hadoop实现简单的词频统计排序。
## 整体流程
我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|------------------
