HDFS编程实践JavaHadoop版本2（Hadoop3的代码有不同的地方，需要参考官方文档）准备工作下载安装Eclipse（安装在Windows上即可）在Master的根目录上，创建myFile.txt和localFile.txt并写入任意内容# 如果上次shell编程有做，先删除文件
$ cd ~
$ hadoop fs -rm -f /user/qinphy/myFile.txt
$ rm
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2023-09-06 09:11:57
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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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作者：托马斯·费伦、乔尔·巴斯特 导语就像Docker是容器的代名词一样，Hadoop [hædu:p]也是大数据的代名词，作为云计算所青睐的一种分布式架构，这只黄色的小象也和那只蓝色的鲸鱼一样被越来越多的人所熟知。Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者，DougCutting解释Hadoop的得名 ：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准
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2024-01-12 14:57:54
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目录一、前提准备工作启动hadoop集群 windows可以访问二、整体流程三、核心代码讲解四、生成jar包上传五、运行程序Gitee仓库Hadoop项目下载地址其他系列技术教学、实战开发一、前提准备工作启动hadoop集群必须已经成功搭建好了hadoop集群，打开主节点和子节点全部虚拟机，启动hadoop windows可以访问关闭主节点虚拟机的防火墙，在windows的ho
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2023-10-25 14:59:26
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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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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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我的安装和配置环境是Windows下伪分布模式hadoop下使用eclipse进行开发。 上面的文中有关于安装和配置hadoop的视频和安装软件所需的全部资料。下面是我们本文重点。统计文件中单词的个数。我们再看Hadoop的一般书籍中，基本都会把这个程序作为hadoop的MapReduce的入门程序。确实比较简单。 先说一些代码中使用到的东西：StringTokenizer：字符串分隔解析类型
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2023-07-21 14:50:15
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一、统计单词出现次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 World。其主要功能是统计一系列文本文件中每个单词出现的次数程序解析首先MapReduce将文件拆分成splits，由于测试用的文件较小，只有二行文字，所以每个文件为一个split，并将文件按行分割形成<key， value>对，如下图所示，这一步由MapRed
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2023-07-13 16:46:11
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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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目录WordCount案例需求环境准备本地测试提交到集群测试集群测试源码程序1.WordCountMapper类2.WordCountReducer类3.WordCountDriver类 WordCount案例需求: 统计一堆文件中单词出现的个数。1.输入数据 hello hello hi hi haha map reduce2.期望输出数据 hello 2 hi 2 haha 1 map 1
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2023-07-21 14:49:47
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经过了两天的休息与放松，精神饱满了吧？上星期我们学习了MapReduce的过程，了解了其基本过程，学会了如何在Ubuntu上搭建Hadoop环境，并测试了实例。今天我们来学些辅助性的东西，不然在测试实例时有些输出信息看不懂 :-)我们今天要学的有三点：* Counters* Reporter* StatusReporter C
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2023-09-14 13:14:50
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# Java代码Hadoop文件单词统计
在数据科学和大数据分析的领域，Hadoop是一个强大的框架，可以处理和分析大量数据。通过分布式计算，Hadoop将繁重的数据处理任务分解为多个小任务，从而提高操作效率。本文将介绍如何使用Java和Hadoop进行文件的单词统计，并提供详细代码示例，帮助读者掌握基本的Hadoop开发技能。
## 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的分布式计算
学习目标：掌握MapReduce单词统计原理学习内容：文字描述读取的数据为hello,word,kafka,mapreduce,hadoop
hello,word,kafka,mapreduce,hadoop
hello,word,kafka,mapreduce,hadoop
hello,word,kafka,mapreduce,hadoop
hello,word,kafka,mapreduce,
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2023-07-21 14:49:52
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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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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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