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
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
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
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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# 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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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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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
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
花了好长时间查找资料理解、学习、总结 这应该是一篇比较全面的MapReduce之WordCount文章了 耐心看下去1，创建本地文件在hadoop-2.6.0文件夹下创建一个文件夹data，在其中创建一个text文件 mkdir data
cd data
vi hello 再在当前文件夹中创建一个apps文件夹，方便后续传jar包 mkdir apps 将文本文件传到HDFS的
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2023-07-24 10:29:59
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在hadoop生态中，wordcount是hadoop世界的第一个hello world程序。wordcount程序是用于对文本中出现的词计数，从而得到词频，本例中的词以空格分隔。关于mapper、combiner、shuffler、reducer等含义请参照Hadoop权威指南里的说明。1、hadoop平台搭建参照之前的帖子搭一个伪分布式的hadoop就可以。链接：2、新建一个普通console
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2023-08-01 20:39:46
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hadoop wordcount学习总结需求 实现对文本文件中各个单词数量的统计，文本文件的内容在hdfs文件系统的/srcdata目录下，文件名称为test.txt，文件内容如下：wo shi yi
zhi xiao yang
mao wo e e e
e heng heng heng 输出文件夹为output文件夹。 程序 在e
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2023-09-12 10:57:35
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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
前一篇博客讲述了如何进行Hadoop坏境的搭建，以及第一个传输文件程序的编写，通过第一个文件可能大概对Hadoop有一个了解了，但是Hadoop的精髓在于mapreduce，下面我们就来看看如何编写Hadoop的第一个“hello world”程序--也就是WordCount程序。 有很多的博客讲述Wordcou
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2023-09-05 18:06:38
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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
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.
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
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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