工具：IDEA在一切开始之前，我们先要确定我们的hadoop环境是否正常，hdfs文件系统是否正常。 如何验证呢？首先，把集群启动，正常显示界面： 进入文件系统： 此时需要创建一个文件夹用于存放一会会用到的文件，我这里取名为input 在hdfs系统创建文件夹有两个方法，其中一个是直接敲命令：hadoop fs -mkdir /input 第二个是在界面上创建： 不管用哪种方式，保证有这么一个文件
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2023-09-06 10:58:05
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统计单词个数要求1.将待分析的文件（不少于10000英文单词）上传到HDFS 2.调用MapReduce对文件中各个单词出现的次数进行统计 3.将统计结果下载本地。过程1.首先启动hadoop,用jps判断是否启动成功，如果成功，则如下图所示 2.递归创建/user/hadoop/input目录，将不少于10000字单词的文件上传到/user/hadoop/input目录下 3.打开eclipse
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2023-07-13 16:46:21
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我们搭建好集群后，也运行了hadoop本身自带提供的单词测试程序，现在我们用Eclipse和mavenlai8手动编写一下单词计数程序并提交到hadoop上运行。一、环境准备参考我之前的博文搭建好hadoop完全分布式环境并且启动。主备eclipse和maven.二、新建一个maven项目用eclipse新建一个maven羡慕，在pom.xml中添加如下依赖：org.apache.hadoop
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2023-07-13 16:45:58
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MapReduce编程：单词计数 文章目录MapReduce编程：单词计数1、实验描述2、实验环境3、相关技能4、相关知识点5、实现效果6、实验步骤7、参考答案8、总结 1、实验描述使用mapreduce编程，完成单词计数实验时长：90分钟主要步骤：
启动Hadoop集群编写代码打包程序，并提交至HDFS运行查看实验结果文件2、实验环境虚拟机数量：3系统版本：Centos 7.5Hadoop
一.Hadoop实战之mapreduce的WordCount统计单词数目1.前言： 上一篇文章[MapReducer项目结构分析]() 分析了hadoop的计算模型MapReducer的项目结构，下面就仿照先做一个WordCount统计单词数目的实战，便于理解。 参考本例子前： 1.需要确保搭建好了hadoop集群环境。 2.安装了eclipse开发hadoop的环境。 3.这是关于Hadoop实
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2023-09-20 12:45:55
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大数据Hadoop学习(4)-MapReduce经典案例-单词统计MapReduce单词统计案例（分别使用样例带的jar包和自己编写代码实现的jar包运行）1. Hadoop经典案例——单词统计1） 打开HDFS的UI界面，选择Utilities-Browse the file system可查看文件系统里的文件。使用-cat也可。2） 准备文本文件，执行vi word.txt指令新建word.t
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2023-07-12 12:23:09
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单词计数是MapReduce的入门程序，跟编程语言当中的“Hello world”一样。案例讲解若干个文件当中，文件内容为若干个单词，要求计算出文件中每个单词的出现次数，且按照单词的字母顺序进行排序，每个单词和其出现次数占一行。例如hello world
hello hadoop
hello hdfs
hi hadoop
hi mapreduce结果为hadoop 2
hdfs 1
hello 3
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2023-07-12 15:36:08
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Wordcount是hadoop的入门程序，类似其他程序语言的hello world程序一般。这个程序简短，但是不简单。通过多种方式实现，加强对mapreduce理解，大有好处。下面是最近我学习hadoop总结，利用wordcount把Secondary sort、In Map aggregation、Task wordflow串起来，供以后查阅。 实现方法1：常规方式计算wordcount 在M
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2023-08-14 22:17:47
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目录一、在Windows中使用VirtualBox安装Ubuntu1.安装前的准备2.安装Ubuntu二、Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置1.创建hadoop用户2.更新apt3.安装SSH、配置SSH无密码登陆4.安装Java环境5.Hadoop 26.Hadoop单机配置(非分布式)7.Hadoop伪分布式配置8.运行Hadoop伪分布式实例三、分布式文件系统HDFS1.利用Shel
单词计数是最简单也是最能体现MapReduce思想的程序之一，该程序完整的代码可以在Hadoop安装包的src/examples目录下找到 单词计数主要完成的功能是：统计一系列文本文件中每个单词出现的次数，如图所示：
1）源代码程序package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOE
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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2023-07-06 18:43:42
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目录一、训练要点二、需求说明三、实现思路及步骤四、关键实现代码五、具体实现单词统计步骤（含图片解析）1、启动各种服务环境 1.1 启动hdfs集群1.2 启动yarn集群1.3 启动mr-jobhistory1.4 启动spark历史服务器history-server 2、上传文件到虚拟机 3、本
目的通过特定Hadoop Demo实战，了解、学习、掌握大数据框架日常使用及尝试挑战大数据研
原创
2022-08-23 20:51:26
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大致流程一：启动Hadoop集群二．编写mapreduce程序代码三：将写好的java代码打包jar四：将jar上传至服务器，即Hadoop集群中五：运行jar程序hadoop jar Word.jar hdfs://hadoop01:9000/word.txt output命令：hadoop jar jar包名 输入文件名 输出目录详细步骤前期准备工作xshell分别远程连接三台虚拟机hadoo
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2023-08-02 11:35:32
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1 package mapred; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.util.StringTokenizer; 5 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 6 7 import org.ap ...
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2021-09-08 21:34:00
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1.在本机的/root目录下，依次创建文件夹data,文本文件word.txt.mkdir -p /root/data
vim /root/data/word.txt键入i,进入编辑模式，输入如下内容：hello world
hadoop hdfs
qingjiao hadoop hongya
hdfs qingjiao
qingjiao
hadoop hongya键入Esc，退出编辑模式，输入:
一、概述单词计数是最简单也最能体现MapReduce思想的程序之一，单词计数的主要功能在于：统计一系列文本文件总每个但系出现的次数。本次实验预通过分析WordCount源码来进一步明确MapReduce程序的基本结构和运行机制。二、环境准备系统环境：Ubuntu 16.0软件环境：Java 1.8.0 Hadoop 3.0三、map和reduce工作原理简介：从HDFS内部看
note4：Hadoop统计单词频数JAVA类编写1 WCMapper类2 WCReducer类报错3 WordCount类 实验具体操作步骤?hadoop配置、测试和实例直接在默认package下写代码啦：【New】 → 【Class】1 WCMapper类import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable
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
前言前面的文章已经展示了如何在windows上传文件到hdfs，上传后如何简单的做统计，本文展示一下。上传文件到HDFS链接 这里我们做一个案例，对一个上传到HDFS的文档中统计good出现的次数。 文件内容如下这里我使用的是【上传文件到HDFS链接】中的springboot工程，统计代码中主要用到的包是hadoopcommon包。就直接用那个工程打包了，也可以新建一个maven工程进行编写，但是
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2023-08-01 13:06:40
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