# Hadoop WordCount：大数据处理的入门之道
在大数据领域中，数据处理是一项核心任务。在处理大规模数据集时，计算机的性能和存储能力往往成为限制因素。为了解决这些问题，Hadoop应运而生。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够高效地处理海量数据集。本文将介绍Hadoop中最经典的示例程序之一：WordCount。
## WordCount简介
WordCount是一种经典
原创
2023-07-29 10:17:27
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目录一、WordCount代码(一)WordCount简介1.wordcount.txt(二)WordCount的java代码1.WordCountMapper2.WordCountReduce3.WordCountDriver(三)IDEA运行结果(四)Hadoop运行wordcount1.在HDFS上新建一个文件目录2.新建一个文件，并上传至该目录下3.执行wordcount命令4.查看运行结
hadoop03运行yarn资源管理 hadoop目录 sbin/start-yarn.shhadoop456运行zookeeper节点 /root/soft/zookeeper-3.4.6/bin ./zkServer.s
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2023-05-29 14:04:39
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WordCount案例实操1．需求 在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数 （1）输入数据到*.txt文件，预计出现次数如下： banzhang 1 cls 2 hadoop 1 jiao 1 ss 2 xue 12．需求分析按照MapReduce编程规范，分别编写Mapper，Reducer，DriverWordCount需求分析3．环境准备（1）创建maven工程（2）在pom.xm
只是给出简略的步骤了jdk要1.7之上 windows下运行WordCount.jar1、要先在命令窗口中运行flink/bin/start-local.bat 之后不要关闭这个窗口2、新打开一个命令窗口，目录切换到flink下 输入下面的内容(注，README.txt中全是英文说明、out.txt不能存在——程序会帮我们自动建立的；--input之后的路径表示需要进行 wordco
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2023-05-31 14:48:42
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上一章我们搭建了分布式的 Hadoop 集群。本章我们介绍 Hadoop 框架中的一个核心模块 - MapReduce。MapReduce 是并行计算模块，顾名思义，它包含两个主要的阶段，map 阶段和 reduce 阶段。每个阶段输入和输出都是键值对。map 阶段主要是对输入的原始数据做处理，按照 key-value 形式输出数据，输出的数据按照key是有序的。reduce 阶段的输入是 map
很多小伙伴在搭建完hadoop集群后，还不太会在上面跑测试程序，作为大数据入门学习的Hello world程序，我总结了三种方法。
第一种：用hadoop上自带的jar包（hadoop-mapreduce-examples-2.7.0.jar）实现
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2023-05-29 11:49:03
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这个问题是关于配置文件没有配好，在路径 /usr/local/hadoop/etc/hadoop中有两个配置文件，hdfs-site.xml和core-site.xml,配置成如下图(图一为hdfs,图二为core) 然后进入usr/local/hadoop/bin目录，进行格式化，格式化语句为./hdfs namenode -format(这是第一次使用的时候这么用，后面用hdfs fds x
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2023-06-07 13:02:36
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第122讲：实战WordCount测试Hadoop集群环境学习笔记WordCount是对众多文件中每一个文件中每一个单词出现次数进行统计。每一个并行单位都是mapper，mapper会对自己处理的split进行单词计数，最后reducer会对mapper结果再次进行全局统计，最后得出每一个单词在所有文件中出现的次数。WordCount在hadoop-2.6.0中的share/hadoop/mapr
创建用户目录bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop创建input目录bin/hdfs dfs -mkdir input导入数据bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/*.xml inputHadoop运行程序时，默认输出目录不能存在，删除output文件夹bin/hdfs dfs -rm -r /use...
原创
2021-09-02 16:42:39
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https://nowjava.com/jar/search/hadoop-hdfs-2.7.7.jar
**对于Hadoop1.x.x版本，只需要引入1个jar： hadoop-core
对于Hadoop2.x.x版本，需要引入4个jar： hadoop-common hadoop-hdfs hadoop-mapreduce-client-cor
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2023-06-22 23:59:10
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在hadoop集群中经常用hadoop jar向hadoop集群提交jar包运行分布式程序。
这里hadoop是$HADOOP_HOME/bin目录下的一个核心脚本，也是hadoop集群所有启动脚本的核心脚本，这个脚本最重要的就是把Hadoop依赖的库$HADOOP_HOME/share和配置文件目录
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2023-05-29 12:58:28
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一，hadoop环境安装： 1，JDB安装（1.8版本以上） 1：安装jdk 随意选择目录 只需把默认安装目录 \java 之前的目录修改即可 2：安装jre→更改→ \java 之前目录和安装 jdk 目录相同即可 注：若无安装目录要求，可全默认设置。无需做任何修改，两次均直接点下一步。 安
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2023-08-18 21:06:33
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hadoop示例中的WordCount程序，很多教程上都是推荐以下二种运行方式：
1.将生成的jar包，复制到hadoop集群中的节点，然后运行
$HADOOP_HOME/bin/hadoop xxx.jar xxx.WordCount /input/xxx.txt /output
2.或者直接在IDE环境中调试(参见eclipse/intellij idea 远程调试hadoop
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2015-05-21 10:58:00
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MapReduce任务有三种运行方式：1、windows（linux）本地调试运行，需要本地hadoop环境支持2、本地编译成jar包，手动发送到hadoop集群上用hadoop jar或者yarn jar方式运行。3、本地编译环境在IDE里直接提交到集群上运行，实际上这种方式就是第二种方式的变种。本例说的就是第三种方式 1）核心的部分就是Confirguration的配置
2）本地需要编译成j
-cp 和 -classpath 一样，是指定类运行所依赖其他类的路径，通常是类库，jar包之类，需要全路径到jar包，window上分号“;”java -cp .;myClass.jar packname.mainclassnameclasspath中的jar文件能使用通配符，如果是多个jar文件，要一个一个地罗列出来，从某种意义上说jar文件也就是路径。要指定各个JAR文件具体的存放路径，相同
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2023-09-20 07:03:01
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运行mapreduce的jar包的命令是hadoop jar **.jar运行普通main函数打的jar包的命令是java -classpath **.jar由于一直不知道这两个命令的区别，所以我就固执的使用java -classpath **.jar来启动mapreduce。直到今天出现错误。java -classpath **.jar是使jar包在本地运行，那么mapreduce就只在这一个节
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2023-09-20 07:03:06
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在HDFS中所有的Hadoop命令均由bin/hadoop脚本引出，不指定参数运行Hadoop脚本会打印出所有命令的描述。这篇博文总结一下常用的HDFS命令的操作。一、version命令version命令可以打印Hadoop版本的详细信息。$ hadoop version二、dfsadmin命令dfsadmin命令可以查看集群存储空间使用情况和各节点存储空间使用情况。# hadoop dfsadm
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2023-07-09 22:15:37
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什么是map本地？reducer的输入是来自什么地方？map数据是否被复制随map函数等下发到客户？ 次讨论由about云小组发起：主要贡献者为 你觉得hadoop jar的执行除了分发代码，整个过程是什么样子的。 Karmic Koala: 客户端把jar送给JT，JT将jar放入HDFS，这样所有的TT都有能力访问这个jar。然后，JT 根据 j
hadoop jar jar包路径 入口类全路径如：hadoop jar /opt/software/mapreducedemo-1.0-SNAPSHOT.jar com.mr.airSort.AIrRunJob
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2023-05-24 14:23:00
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