拓扑此处)折叠或打开
1. package cn.jd.storm;
2.
3. import backtype.storm.Config;
4. import backtype.storm.LocalCluster;
5. import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;
6. import backtype.storm.tuple.Fie
GitHub项目地址：https://github.com/JackyLin18/word-countWord Count 项目要求：wc.exe 是一个常见的工具，它能统计文本文件的字符数、单词数和行数。这个项目要求写一个命令行程序，模仿已有wc.exe 的功能，并加以扩充，给出某程序设计语言源文件的字符数、单词数和行数。实现一个统计程序，它能正确统计程序文件中的字符数、单词数、行数，以及还具备
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2023-07-06 22:30:00
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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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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
一、Java方式开发1、开发前准备假定您以搭建好了Spark集群。2、开发环境采用eclipse maven工程，需要添加Spark Streaming依赖。<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_2.
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2023-10-21 07:50:57
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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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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
WordCount程序 1.批处理(DataSet API)实现1.1代码讲解1.2附完整代码2.流处理实现2.1代码讲解2.2附完整代码1.批处理(DataSet API)实现1.1代码讲解1.创建执行环境（Obtain an execution environment）val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment创建一个
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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package com.chinatelecom.hadoop;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContex
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精选
2016-01-13 20:45:46
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package com.waiting;import org.apache.storm.Config;import org.
原创
2022-08-01 20:28:45
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程序结构整个flink程序一共分为5步设定Flink执行环境 创建和加载数据集 对数据集指定转换操作逻辑 指定计算结果输出位置 调用execute方法触发程序执行WordCount案例import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironmentobject WordCount { def main(args: Ar...
原创
2022-09-02 14:03:25
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示例效果：模拟从消息中间件中不停的读取消息，然后将每条消息(一句话)按照空格切分成多个单词，然后统计每个单词的出现的次数，最后将每个单词出现的次数打印出来。1. 引入依赖<dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <artifactId>storm-core</artifactI..
原创
2023-05-16 00:04:52
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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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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
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
实验目的1.准确理解Mapreduce的设计原理2.熟练掌握WordCount程序代码编写3.学会自己编写WordCount程序进行词频统计实验原理MapReduce采用的是“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从节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单来说，MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总“。1.MapReduce的工作原理
GitHub地址：https://github.com/Guchencc/WordCount一.PSP表格PSP2.1PSP阶段预估耗时（分钟）实际耗时（分钟）Planning计划 · Estimate· 估计这个任务需要多少时间 300440Development开发 · Analysis· 需求分析 (包括学习新技术) 20&nb
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.
