Hadoop MapReduce 官方教程 -- WordCount示例

上次我们已经搭建了Hadoop的伪分布式环境,并且运行了一下Hadoop自带的例子–WordCount程序,展现良好.但是大多数时候还是得自己写程序,编译,打包,然后运行的,所以做一次自编译打包运行的实验. 编辑程序 在Eclipse或者NetBeans中编辑WordCount.java程序,用IDE的好处就是我们可以更方便的选择各种依赖的jar包,并且它会帮我们编译好,我们只需要去workspace中拿出class文件打包就好了,或者直接打包就行.而不用在命令行输入很多依赖jar包去打包,这样

1.3 写WordCountMapReduce示例程序,打包并使用独立的Hadoop运行它 Hadoop MapReduce实战手册本节传授如何写一个简单的MapReduce程序,以及如何执行它,如图1-1所示. 要运行MapReduce作业,用户需要提供一个map函数.一个reduce函数.输入数据,以及输出数据的位置.在执行时,Hadoop实际执行如下步骤. Hadoop通过换行符将输入数据分解成多个数据项,并且在每一个数据项上运行一次map函数,将这个数据项作为对应map函数的输入.执行完

1.9 在分布式集群环境中运行WordCount程序 Hadoop MapReduce实战手册本节将描述如何在分布式集群中运行作业. 准备工作启动Hadoop集群. 操作步骤现在让我们在分布式的Hadoop环境中运行WordCount示例程序. 把你的Hadoop发行版目录的README.txt文件复制到HDFS文件系统的/data/input1位置,作为我们前一节中编写的WordCountMapReduce示例的输入数据. >bin/hadoopdfs -mkdir /data/ >bin/

WordCount.java vi WordCount.java import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; i

2.4 编写Hadoop MapReduce示例程序 现在要通过一个很简单且普通的单词统计(word count)来学习MapReduce.该例子的目标是统计每个单词在文章中出现的次数.这些文章作为MapReduce的输入文件. 在该例中,已经准备了一些文本文件,我们希望计算所有单词在这些文件中出现的频率.我们通过Hadoop MapReduce来进行设计. 本节中,将使用旧版API接口学习Hadoop MapReduce编程.假设读者已经配置了Hadoop的环境变量(请参考第1章的内容).同时

1.4 给WordCount MapReduce程序增加combiner步骤 Hadoop MapReduce实战手册运行map函数后,如果有许多键值对使用相同的键,那么Hadoop必须将所有这些值传送到reduce函数.这可能会产生一个非常显著的开销.为了优化这样的场景,Hadoop支持一个专门的函数--combiner.如果配置了combiner,Hadoop会在运行完成mapper之后.调用reducer之前,在map节点所在的那个节点调用combiner.这可以显著地减少传输到reduc

转自:使用Python实现Hadoop MapReduce程序 英文原文:Writing an Hadoop MapReduce Program in Python 根据上面两篇文章,下面是我在自己的ubuntu上的运行过程.文字基本采用博文使用Python实现Hadoop MapReduce程序,  打字很浪费时间滴.  在这个实例中,我将会向大家介绍如何使用Python 为 Hadoop编写一个简单的MapReduce程序. 尽管Hadoop 框架是使用Java编写的但是我们仍然需要使用像C

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JobTracker:另一个是TaskTracker,JobTracker是用于调度工作的,TaskTracke

问题描述 各位亲爱的朋友们,我这里有一套30课时的深入浅出的Hadoop实战开发教程,有需要的朋友们可以加我QQ1275507263,为了响应大家的号召,特在此处让大家试看教程Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low