Mapreduce案例--WorldCount

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分类专栏： Hadoop 文章标签： mapreduce
于 2022-11-03 13:46:56 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_57620101/article/details/127624802
本文介绍如何使用Hadoop在一组文本文件中统计每个单词的出现次数。具体步骤包括准备数据格式、创建并上传文件到HDFS，接着定义Mapper和Reducer进行单词计数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

Step1.数据格式准备

1.创建一个新的文件

cd /export/serves
vim wordcount.txt

2.向其中放入以下内容并保存

hello,world,hadoop
hive,sqoop,flume,hello
kitty,tom,jerry,world
hadoop

3.上传到HDFS

hdfs dfs -mkdir /wordcount/
hdfs dfs -put wordcount.txt /wordcount/

Step2.Mapper

 Step3.Reducer

 Step4.定义主类，描述Job并提交Job

Hadoop学习笔记 --- MapReduce实现WorldCount原理解析
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Hadoop学习笔记 --- MapReduce实现WorldCount原理解析
Hadoop MapReduce测试word count功能
QYHuiiQ
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在hadoop的mapreduce目录下自带有一个hadoop-mapreduce-examples-2.7.5.jar(官方已经为我们写好了用java实现word count的jar)可以用来测试word count的功能。 测试之前先创建用来做词频统计的文件： [root@hadoop01 ~]# mkdir word_count_input [root@hadoop01 ~]# cd word_count_input [root@hadoop01 word_count_input]# vi fil
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第五节Hadoop学习案例——MapReduce案例（WordCount）
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MapReduce之Word Count案例代码实现
QYHuiiQ
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