hadoop编程实践(二)

Hadoop之MapReduce(实践篇) 1、MapReduce编程模型概述 MapReduce应用广泛的原因之一在于它的易用性。它提供了一个因高度抽象化而变得异常简单的编程模型。MapReduce是在总结大量应用的共同特点的基础上抽象出来的分布式计算框架,它适用的应用场景往往具有一个共同的特点:任务可被分解成相互独立的子问题。基于该特点,MapReduce编程模型给出了其分布式编程方法,共分5个步骤: 迭代(iteration):... 阅读详情

集群上使用

jar包

  • 首先将之前FileExist文件进行打包,得到.jar文件:
    • 53932351802
  • 将其拷贝到集群中,并使用hadoop jar命令运行:
    • 53932361530

WordCount

添加依赖

  • 首先我们需要新建一个WordCount项目,首先要添加Hadoop的包依赖
    • /usr/local/hadoop/share/hadoop/common
      • hadoop-common-xxx.jar
      • hadoop-nfs-xxx.jar
    • /usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib 下的所有Jar包
    • /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce该目录下所有JAR包
    • /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib目录下所有JAR包
    • 53932706913

编写程序

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;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
hadoop编程实践(一) Hadoop操作基础与IDE环境配置。 Hadoop操作 目录操作 在操作之前,需要在hadoop根目录下创建与Linux用户同名的user目录 ./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop 之后,所有的文件都默认放入这个目录下面,很多命令与Linux命令一致,比如查看当前文件夹: 这个input是这样创建的: ./bin/hfs dfs -mkdi... 阅读详情

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