首先要说明的是运行Hadoop需要jdk1.6或以上版本,如果你还没有搭建好Hadoop集群,请参考我的另一篇文章: Linux环境搭建Hadoop伪分布模式 马上进入正题. 1.启动Hadoop集群,使用jps查看所有结点是否启动成功: 2.进入hadoop的bin目录,查看hadoop中的例程 运行./hadoop jar /opt/hadoop/hadoop-examples-*-.jar,红框中的jar包根据你的hadoop版本而定: 3.试图运行wordcount,./hadoop j

看hive目录下就可以了,程序在hdfs里创建一个hive的大文件夹,相当于数据库吧.上面就是一个完整的利用hive来做单词统计,其中的优劣也能看出一点.

MapReduce 单词统计案例编程 一.在Linux环境安装Eclipse软件 1.   解压tar包 下载安装包eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz到/opt/software目录下. 解压到/opt/tools目录下: [hadoop@bigdata-senior01 tools]$ tar -zxf /opt/sofeware/eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz -C /op

Storm基本概念 Storm是一个分布式的.可靠地.容错的数据流处理系统.Storm分布式计算结构称为Topology(拓扑)结构,顾名思义,与拓扑图十分类似.该拓扑图主要由数据流Stream.数据流的生成者Spout和数据流的运算者Bolt组成.如下图所示: 在Storm系统中,数据主要是通过tuple数据结构进行传输的.tuple就是一个列表,列表中可以存放任何类型的数据(该数据类型必须要实现序列化). Spout的作用就是从数据源中获取需要的数据,起到一个数据采集器的作用.然后spout

项目结构 pom.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.or

wordcount是spark入门级的demo,不难但是很有趣.接下来我用命令行.scala.Java和python这三种语言来实现单词统计. 一.使用命令行实现单词的统计 1.首先touch一个a.txt文本文件 2.加载文本:产生弹性分布式数据集,用sc.textFile()加载文本文件到内存中去,加载到内存之后,整个RDD就是一个数组,就以换行符来做分隔 val rdd1 = sc.textFile("/home/centos/a.txt") 3.对2中产生的数组按空格进行切割,

spark经典之单词统计 准备数据 既然要统计单词我们就需要一个包含一定数量的文本,我们这里选择了英文原著<GoneWithTheWind>(<飘>)的文本来做一个数据统计,看看文章中各个单词出现频次如何.为了便于大家下载文本.可以到GitHub上下载文本以及对应的代码.我将文本放在项目的目录下. 首先我们要读取该文件,就要用到SparkContext中的textFile的方法,我们尝试先读取第一行. scala实现 import org.apache.spark.{SparkCo

原文链接: https://www.toutiao.com/i6764296608705151496/ 单词统计的是统计一个文件中单词出现的次数,比如下面的数据源 其中,最终出现的次数结果应该是下面的显示 那么在MapReduce中该如何编写代码并出现最终结果? 首先我们把文件上传到HDFS中(hdfs dfs –put -) 数据名称:data.txt,大小是size是2G 红黄绿三个块表示的是数据存放的块 然后数据data.txt进入map阶段,会以<K,V>(KV对)的形式进入,K表示的

C语言实验——单词统计 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 61  Solved: 34[Submit][Status][Web Board] Description 从键盘输入一行字符,统计其中单词的个数,各单词以空格分隔,且空格数可以是多个. Input 输入只有一行句子.仅有空格和英文字母构成. Output 单词的个数. Sample Input stable marriage problem Consists of Matchin

Spark 1.5.2 Spark Streaming 学习笔记和编程练习 Overview 概述 Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processing of live data streams. Data can be ingested from many sources like Kafka,

scala 基本语法 1.声明变量 (1)val i = 1 使用val声明的变量值是不可变的,相当于java里final修饰的变量,推荐使用. (2)var i = "hello" 使用var声明的变量值是可变的 (3)val s = "hi" scala编译器会自动推断变量的类型,必要的时候可以指定类型,变量名在前,类型在后 2.常用的类型 Scala和Java一样,有7种数值类型Byte.Char.Short.Int.Long.Float和Double(无包装

第1步:输出单个文件中的前 N 个最常出现的英语单词. 功能1:输出文件中所有不重复的单词,按照出现次数由多到少排列,出现次数同样多的,以字典序排列. 功能2: 指定文件目录,对目录下每一个文件执行统计的操作. 功能3:指定文件目录,是会递归遍历目录下的所有子目录的文件进行统计单词的功能. 功能4:输出出现次数最多的前 n 个单词, 前几个功能已经在之前的博客园中回答相应的解决方法,所以重点来看一下第三个功能,如何递归查询所有子目录下的文件,并进行单词统计. 那么我们首先要解决的是判断这个文件是

# 使用SparkSQL编写wordCount的词频统计 ## word.txt```hello hello scala sparkjava sql html java hellojack jack tom tom you he he sql``` ## spark 代码:```object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .a

LineWorks作为SEMI的质量管理,可为半导体制造商提供对实施标准,产品质量,质量和指标验证的全面控制.有许多附加模块和SPACE-Chart插件,可根据个人需求进行灵活调整. 三个主要特征是: 一流的统计过程控制(Advanced SPC): 该解决方案使您可以通过高级IT模型丰富经典的六西格码(Six Sigma)概念,以便将质量控制集成到每个生产步骤中. 集中制造质量控制: 旗舰LineWorks SPACE(统计过程分析和控制环境)是用于复杂过程控制(SPC)的综合基础架构解决方案

本文要解决的问题:"键盘输入一段英语语句,将这段话写入content.txt中,然后输出这段话,并且统计语句中英文单词的数目以及各个单词出现的次数." 分析问题知,核心是文件读写和单词统计. 单词统计可以参考我以前的一篇文章:java源码--统计字符串中字符出现的次数,不过要注意的是以前这篇文章是统计字符,不用判断是否是单词,本问题中统计单词就要判断多少字符是一个单词,同时忽略大小写问题. 文件读写不是很难,方法基本是死的,不用考虑方法.代码解决问题的难点还是单词的统计,我的代码中用了

一.前言 在之前写过一个词频统计的C语言课设,别人说你一个大三的怎么写C语言课程,我只想说我是先学习VB,VB是我编程语言的开始,然后接触到C语言及C++:再后来我是学习C++,然后反过来学习C语言,记得那时候自己在C++中没有好好学习,考试之前疯狂的背代码,然后过了.后来学习C语言的时候,自己知道基础很重要,然后认真学习.这WC这回自己就轻车熟路,记得那时候丁国辉课设老师,问我有多少是自己写的,我说有80%自己写的,然后他让我当场给程序增加一个总的单词数和每一个单词的频率,当时记得自己在旁边改

需求 计算出文件中每个单词的频数.要求输出结果按照单词的字母顺序进行排序.每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔. 比如,输入两个文件,其一内容如下: hello world hello hadoop hello mapreduce 另一内容如下: bye world bye hadoop bye mapreduce 对应上面给出的输入样例,其输出样例为: bye   3 hadoop 2 hello 3 mapreduce 2 world 2 方案制定 对该案例,可设计出如下的MapRe

需求 计算出文件中每个单词的频数.要求输出结果按照单词的字母顺序进行排序.每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔. 比如,输入两个文件,其一内容如下: hello world hello hadoop hello mapreduce 另一内容如下: bye world bye hadoop bye mapreduce 对应上面给出的输入样例,其输出样例为: bye   3 hadoop 2 hello 3 mapreduce 2 world 2 方案制定 对该案例,可设计出如下的MapRe

一 高效学习编程的办法 1 任务驱动方式学习软件开发 大部分人学习软件开发技术是通过看书,看视频,听老师上课的方式.这些方式有一个共同点即按知识点进行讲解.比如拿c#编程为例,首先是讲解大量的基础概念,如类和对象,继承多态,事件委托,泛型接口等等.这种学习方法的一个弊端是学习了大量的知识点,但是不知如何运用. 换一个角度,采用任务驱动的模式,提供一些从易到难的编程任务,一个个进行攻克,给出任务的同时,列出解决该任务需要掌握的知识,通过简单介绍这些知识和学习者自己百度google的方式,让学习者自

1.Wordcount示例编写: 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” 需求:在一堆给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数 1.1.定义一个Mapper类: package cn.gigdata.hdfs.mr; import java.io.IOException; import org.apache.had

import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import org.apache.commons.io.FileUtils; import backtype.storm.Config; imp