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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最近在看google那篇经典的MapReduce论文论文中提到，MapReduce的编程模型就是：计算利用一个输入key/value对集,来产生一个输出key/value对集.MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:map和reduce.用户自定义的map函数,接受一个输入对,然后产生一个中间key/value对集.MapReduce库把所有具有相同中间key I的中间value聚合在一
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2024-04-01 10:04:16
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文章目录一、准备数据二、MR的编程规范三、统计本地文件的单词数代码四、统计分布式文件系统的单词数 一、准备数据注意：准备的数据的格式必须是文本
编码必须是utf-8无bom!二、MR的编程规范基础知识请参考我这篇博客：MapReduce核心详解MR的编程只需要将自定义的组件和系统默认组件进行组合，组合之后运行即可！编程步骤： ①Map阶段的核心处理逻辑需要编写在Mapper中 ②Reduc
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2024-07-23 13:36:01
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MapReduce简介MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想。MapReduce极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。WordCount单词计数单词计数是最简单也是最能体现MapReduce思想的程序之一，可以称为MapReduce版"Hello Wo
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2023-10-31 16:42:52
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一、前情提要上一篇文章介绍了MapReduce的Api调用方法以及eclipse的配置，这次我们就利用MapReduce对英语文章文件进行单词统计！有需要的欢迎看看我的前一篇文章：MapReduce相关eclipse配置及Api调用 目录一、前情提要二、前置条件三、创建Maven工程四、修改Windows系统变量五、编写MapReduce的jar包程序六、在Linux执行单词统计排序六、在Ecli
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2024-06-15 20:01:52
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文章目录一、Mapper阶段二、Reduce阶段三、Driver阶段四、集群测试 MapReduce分布式计算包含两个阶段：Mapper和Reduce。一个完整的MapReduce程序在分布式计算时包括三类实例进程： MrAppMaster:负责整个程序的过程调度及状态协调；MapTask:负责Map阶段整个数据处理流程；ReduceTask:负责Reduce阶段整个数据处理流程。MapRed
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2024-04-16 10:32:37
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最近在看google那篇经典的MapReduce论文，中文版可以参考孟岩推荐的 mapreduce 中文版 中文翻译论文中提到，MapReduce的编程模型就是：计算利用一个输入key/value对集,来产生一个输出key/value对集.MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:map和reduce.用户自定义的map函数,接受一个输入对,然后产生一个中间key/value对集.MapR
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2024-04-02 20:35:19
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目录思路原理介绍改进要求环境步骤代码map部分Combiner片段Partitionerreducer 思路原理介绍在开始学习Mapreduce程序编写时，通常第一个程序为词频统计。词频统计，顾名思义是统计一篇文档中不同词出现的频数。而本文是在基本词频统计mapreduce程序的基础上进行改进。 在本次实验中，利用mapreduce自带的框架，将每个单词切片，将其设为key，value的值初始为
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2024-03-29 11:08:08
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接下来介绍MapReduce。这是一个详细的案例研究，它会展示之前讲过的大部分的思想。MapReduce是由Google设计，开发和使用的一个系统，相关的论文在2004年发表。Google当时面临的问题是，他们需要在TB级别的数据上进行大量的计算。比如说，为所有的网页创建索引，分析整个互联网的链接路径并得出最重要或者最权威的网页。如你所知，在当时，整个互联网的数据也有数十TB。构建索引基本上等同于
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2024-06-16 19:57:36
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# MapReduce 单词计数 Java 实现指南
**引言**
MapReduce 是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。通过将任务分解为 map 和 reduce 两个阶段，MapReduce 能够高效地在分布式环境中执行复杂的处理任务。在本文中，我们将实现一个简单的单词计数程序，使用 Java 编写并演示 MapReduce 的基本工作原理。
## 1. 工作流程
我们将按照以下
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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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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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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手动实现一个单词统计MapReduce程序与过程原理分析前言我们知道，在搭建好hadoop环境后，可以运行wordcount程序来体验一下hadoop的功能，该程序在hadoop目录下的share/hadoop/mapreduce目录中，通过下面的命令：yarn jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreducehadoop-mapreduce-examples-2.6
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2024-04-16 14:36:23
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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
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2023-11-11 19:38:08
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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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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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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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资源文件file.txt hello Hadoop hello word this is my first hadoop program 分析：一个文档中每行的单词通过空格分割后获取，经过map阶段可以将所有的单词整理成如下形式： key:hello value:1
key:hadoop value:1
key:hello value:1
key:word value:1
k
目录1 梳理单词计数的执行流程2 实战WordCount3 web界面中查看任务执行情况1 梳理单词计数的执行流程上面的是单个文件的执行流程，有一些现象看起来还是不明显 下面我们来看一个两个文件的执行流程2 实战WordCount前面我们通过理论层面详细分析了单词计数的执行流程，下面我们就来实际上手操作一下。 大致流程如下： 第一步：开发Map阶段代码 第二步：开发Reduce阶段代码 第三步：组
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2023-12-23 21:03:40
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