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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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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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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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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在处理“hadoop环游时间八十天单词计数统计结果”的问题时，我们首先需要详细规划解决方案的环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和最佳实践等关键环节。
首先，我们对环境进行预检。
### 环境预检
在进行项目开发前，需要明确项目所需的环境，以便及时排查潜在的环境兼容性问题。通过四象限图能有效筛选出环境准备的情况，确保各个依赖都能正常工作。
以下是四象限图展示：
```mer
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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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
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2024-05-26 11:43:28
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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
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2024-07-23 07:27:47
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在现代数据处理中，Hadoop 提供了强大的大数据处理能力。其中，“Hadoop环游世界八十天单词计数统计结果”是一个经典的文本分析问题。通过 Hadoop 进行单词计数，我们可以快速实现对文本的分析，这对自然语言处理和大数据分析有重要意义。
### 背景定位
在处理文本数据时，用户希望能够快速统计出每个单词出现的频率，以便进行进一步分析。这个需求最初来源于某个文本分析项目，用户的原始反馈是：
在处理“hadoop单词计数的命令”这个任务时，我深刻意识到了有效的备份与恢复策略、灾难场景应对、工具链集成、验证方法以及迁移方案是怎样的重要。在这里，我将详细记录我解决这个问题的过程，并展示具体的实施细节。
### 1. 备份策略
为了确保在进行单词计数操作时数据的安全，我设计了一个备份策略。下面是一个周期计划的甘特图，展示了备份的周期安排以及具体时间点。
```mermaid
gantt
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
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2023-09-25 06:54:12
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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:
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2023-11-08 21:20:59
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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
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2023-12-01 06:11:30
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