1、MapReduce理论简介 1.1 MapReduce编程模型 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"。 在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是Task
hadoop的WordCount案例前言1、MapReduce编程模型2、MapReduce处理过程3、内置数据类型介绍WordCount案例(统计文本的单词个数)1、说明2、Mapper类代码3、Reducer类代码4、Driver类代码5、运行后打开mr01/part-r-00000查看结果另：打成jar去linux当中测试在pom.xml当中加入如下内容项目打包指定主类生成jar包上传到L
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2023-07-24 10:30:13
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引语：这几周事情比较多，两周没写博客了，这周总算把hadoop的实例给运行起来，然后跑了一下官方的wordcount例子（用于统计文件中单词出现的次数）。 接下来是我成功运行实例的记录。运行的前提是安装配置好hadoop运行步骤：1.先准备一个包含单词的文件，然后将这个文件上传到linux服务器上。 文件内容:hello world hello hadoop
abc hadoop aabb hel
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2023-11-08 17:51:48
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WordCount程序实例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）文本数据：hello.txtss ss
cls cls
jiao
banzhang
xue
hadoop（2）期望输出数据banzhang 1
cls 2
hadoop 1
jiao 1
ss 2
xue 11、 先创建Maven工程并添加所需依赖：<dependencies>
<d
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2024-08-02 13:01:24
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上节课我们一起学习了MapReduce大的框架及原理，单看理论的话很容易懵圈，这节我们便一起学习一个MapReduce的简单例子，通过例子来理解原理从来都是最好的学习方法。 首先我们来简单操作一个入门级的例子，就是统计一下某个文件当中的每个单
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2023-12-29 23:53:47
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案例描述：计算一个文件中每个单词出现的数量代码：package com.jeff.mr.wordCount;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.
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2024-05-29 08:37:35
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可以通过一个简单的例子来说明MapReduce到底是什么： 我们要统计一个大文件中的各个单词出现的次数。由于文件太大。我们把这个文件切分成如果小文件，然后安排多个人去统计。这个过程就是”Map”。然后把每个人统计的数字合并起来，这个就是“Reduce"。 上面的例子如果在MapReduce去做呢，就需要创建一个任务job，由job把文件切分成若干独立的数据块，并分布在不同的机器节点中。然后通过
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2024-08-08 10:09:46
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昨天在自己的电脑上配置了hadoop，也运行了第一个MapReduce程序WordCount程序。但是对mapreduce的编程还很不清楚，在网上转了一段对wordcount的解释，转载学习下。Wordcount的输入是文件夹，文件夹内是多个文件，内容是以空格作分隔符的单词序列，输出为单词，以及他们的数量。首先，在mapreduce程序中，程序会按照setInputFormat中设置的方法为将输入
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2023-07-13 18:01:06
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#创建几个目录hadoop fs -mkdir /user/hadoop fs -mkdir
原创
2022-08-08 23:23:16
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参考自书籍《Hadoop+Spark 大数据巨量分析与机器学习》1 编写测试程序例子import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org
原创
2023-03-17 16:10:43
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1、JDK安装下载网址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk-6u29-download-513648.html如果本地有安装包，则用SecureCRT连接Linux机器，然后用rz指令进行上传文件
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2014-04-11 11:10:00
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目录运行WorldCount例子split和block的区别和联系 运行WorldCount例子hadoop默认的样例jar在下面的位置/你的hadoop位置/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.2.jar我们先来创建数据文件目录以及结果输出目录：hadoop fs -mkdir -p /data/wordcount
had
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2023-07-14 16:14:00
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一、案例准备1、首先在本地创建两个文件，即文件A和文件Btouch A B2、在文件A和文件B中分别添加以下内容A:China is my motherland
I love ChinaB:I am from china3、启动hadoop集群并在HDFS中创建input文件夹//进入hadoop安装目录
cd /usr/local/hadoop//此处为我的hadoop安装目录
//启动hado
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2023-11-23 14:04:30
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1、进入Hadoop安装目录 cd /zwy/soft/hadoop-2.7.1 2、创建文件夹input mkdir input 3、写一段文字到文件file.txt ech
原创
2023-01-10 10:57:27
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1、进入Hadoop安装目录cd /zwy/soft/hadoop-2.7.12、创建文件夹inputmkdir input3、写一段文字到文件file.txtecho "hello world hello hadoop">file.txt4、移动文件file.txt到文件夹inputmv file.txt ./input5、执行Hadoop自带的案例程序(会自动统计input文件夹里的所有
原创
2023-01-10 11:23:33
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原文地址：http://blog.csdn.net/liuxiaochen123/article/details/8786715其他好的参考文献：http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop2/index.html1、MapReduce理论简介 1.1 MapReduce编程模型MapReduce采用"分而治之"
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精选
2014-06-05 14:54:43
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1. HDFS的数据完整性 HDFS会对写入的所有数据计算校验和，并在读取数据时验证校验和。datanode负责在验证收到的数据后存储数据及其校验和。正在写数据的客户端将数据及其校验和发送到由一系列datanode组成的管线，管线中的最后一个datanode负责验证校验和。如果datanode检测到错误，客户端便会收到一个ChecksumException异常。 客户端从datanode读取数
资源准备： hadoop-3.3.1.tar.gz jdk-8u161-linux-x64.tar.gz 安装与环境配置： 参考这个靠谱的教程 （此教程最后的非必须的yarn配置是错的） yarn的正确配置方法： 终端键入$ hadoop classpath 得到 进入文件夹/usr/local/h ...
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2021-09-21 08:21:00
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目录DFSIO测试写性能测试读性能测试清理测试数据测试参考TeraSort测试生成测试数据执行测试验证测试参考 DFSIO测试在Hadoop中包含很多的基准测试，用来验证集群的HDFS是不是设置合理，性能是不是达到预期，DFSIO是Hadoop的一个基准测试工具，被用来分析集群HDFS的I/O性能。 DFSIO后台执行MapReduce框架，其中Map任务以并行方式读写文件，Reduce任务用来
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2024-02-11 21:49:35
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1、MapReduce理论简介 1.1 MapReduce编程模型 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"。 在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTrack
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2024-06-19 10:31:49
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