上一篇配置了Hadoop，本文将测试一个Hadoop的小案例hadoop的Wordcount程序是hadoop自带的一个小的案例，是一个简单的单词统计程序，可以在hadoop的解压包里找到，如下：1、启动Hadoop2、进入上面的路径找到hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar 包下面命令可以查看这个jar包括哪些工具可以看出hadoop-mapreduce-exam
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2023-05-30 12:17:51
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转载请标明出处：牟尼的专栏 http://blog..net/u012027907 Problem2： 题目描写叙述： 输入一组数据，统计每一个数出现的次数，并依照数字的大小进行排序输出。 输入： 输入20个数字，数字之间用空格隔开。 输出： 统计每一个数字出现的次数，并按数字的大小输出数字
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2017-05-25 12:08:00
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请统计某个给定范围[L, R]的所有整数中，数字2出现的次数。 比如给定范围[2, 22]，数字2在数2中出现了1次，在数12中出现1次，在数20中出现1次，在数21中出现1次，在数22中出现2次，所以数字2在该范围内一共出现了6次。
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2017-08-01 16:26:00
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数字统计数字统计一随机产生取值范围为[1,20]的10个数字，统计各个数字出现的次数。方法一：利用List的索引实现数字统计。10个数字，范围为1至20，可以以一个列表来记录数字出现的次数importrandomrandom_nums=[random.randint(1,20)for_inrange(10)]print(random_nums)record_nums=[0]*21#索引从0开始，为
原创
2020-08-31 21:08:24
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创建目录上传英文测试文档(如果已有则无需配置)。a.dfs上创建input目录 hadoop@ubuntu-V01:~/data/hadoop-2.5.2$bin/hadoop fs -mkdir -p input b.把hadoop目录下的README.txt拷贝到dfs新建的input里 hadoop@ubuntu-V01:~/data/hadoop-2.5.2$
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2023-10-23 11:21:37
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2012st26倒排索引概念 倒排索引（Inverted index），也常被称为反向索引、置入档案或反向档案，是一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。是文档检索中常用的数据结构。和索引的目的是一样的，倒排索引是为了提高检索效率而设计的。 &nb
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2024-07-08 15:44:45
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1.这是hadoop基础系列教程，适合入门者学习。2.MapReduce是一种分布式计算模型，解决海量数据问题，由两个阶段组成，map()和reduce()。本文不讲解原理，下面实际操作利用MapReduce实现一个统计单词。首先准备一个单词源文件，我们要统计每个单词出现的次数 新建word.txt文件，内容如下：hadluo jeadong flash
flash
jea hadluo had
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2023-07-12 12:03:13
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hadoop入门之统计单词在文件中出现的个数示例hadoop入门之统计单词在文件中出现的个数示例 Linux环境：CentOs6.4 Hadoop版本：hadoop-0.20.2 内容：统计hadoop/bin下的所有文件中单词出现的个数。 所用到的命令有： 复制代码 代码如下: //创建input文件夹 ./hadoop fs -mkdir input //将所有的需要统计单词个数的文件放在in
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2023-09-14 13:14:58
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文章目录词频统计实现思路词频统计实现步骤1. 准备数据文件1.1 在虚拟机上创建文本文件1.2 上传文件到HDFS指定目录2. 创建Maven项目3. 添加相关依赖4. 创建日志属性文件5. 创建词频统计映射类6. 创建词频统计驱动器类7. 运行词频统计驱动器类，查看结果8. 修改词频统计映射器类9. 修改词频统计驱动器类10. 启动词频统计驱动器类，查看结果11. 创建词频统计归并器类12.
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2023-09-30 10:39:36
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WordCount堪称大数据界的HelloWorld 移除点击此处添加图片说明文字今天来学习搭建hadoop开发环境。并且制作一个本地测试版本的WordCount，稍后我们将会来开发实际项目，在此之前，我们需要了解mapreduce所能做的事情。先介绍一下业务需求假如我们有这样一个文件：hadoop hello worldhello hadoophbase zookeeper想统计每个
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2023-07-25 20:54:20
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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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Hadoop MapReduce 的出现，使得大数据计算通用编程成为可能。现在
原创
2022-07-09 00:00:23
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# 如何实现Hadoop词频统计
## 1. 流程概述
为了实现Hadoop词频统计，我们可以采用MapReduce框架来完成。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取输入文件 |
| 2 | 切分成单词 |
| 3 | 每个单词记为1 |
| 4 | 汇总相同单词的计数 |
| 5 | 输出结果到文件 |
## 2. 每一步具体操作
原创
2024-07-13 04:39:26
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# 在Hadoop中统计Blocks的方法
Hadoop是一个强大的工具，能够处理大量数据。在这里，我们将学习如何统计Hadoop中存储数据的Blocks数量。本教程将分步骤进行，帮助你轻松掌握这个过程。
## 统计Blocks的流程
在开始之前，让我们先了解一下整个流程。下面的表格展示了统计Hadoop Blocks的主要步骤：
| 步骤 | 操作描述
原创
2024-09-25 08:50:52
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编程环境：Windows + Netbeans（在windows下编写mapReduce，然后在Linux下执行）一、准备阶段首先，我的java库里是很多类都没有的，因为，我到Linux系统中copy了hadoop/lib库里的必要jar，加载到了我的Netbeans里，使用eclipse的同学也需要加载到自己那边去。这个程序使用到的包括：hadoop/hadoop-core-0.20.2-CDH
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2023-08-30 15:50:37
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github：https://github.com/skyerhxx/HDFS_WordCount 使用HDFS Java API完成HDFS文件系统上的文件的词频统计词频统计：wordcount将统计完的结果输出到HDFS上去 用mapreduce或者spark操作很简单，但是我们这里的要求是只允许使用HDFS API进行操作 功能拆解①读取HDFS上的文件 ==&
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2023-11-14 12:36:12
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Hdfs命令Hadoop命令Hbase命令实际应用其他命令其他 Hdfs命令hdfs dfs -cat /urlba/url/url.txt|tail -5 后5行
hdfs dfs -cat /urlba/url/url.txt|head -5 前5行
hdfs dfs -cat /urlba/url/url.txt| shuf -n 5 随机5行。
hdfs dfs -cat /urlba/
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2023-07-24 10:35:28
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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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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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实验目的 利用搭建好的大数据平台 Hadoop，对 HDFS 中的文本文件进行处理，采用 Hadoop Steaming 方式，使用 Python 语言实现英文单词的统计功能，并输出单词统计结果。实验内容 将附件"COPYING_LGPL.txt"上传 Hadoop 集群的 HDFS 中，采用 Hadoop Steaming方式，使用 Python语言实现字词统计功能，输出字词统计结果，即实现
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2023-11-12 18:54:12
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