WordCount过程详解

最新推荐文章于 2025-10-26 01:59:24 发布
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#hdfs #分布式

本文介绍了如何使用Hadoop的HDFS进行数据存储，并通过Spark处理这些数据。具体包括将数据上传到HDFS，以及利用Spark的弹性分布式数据集（RDD）特性在多台机器上并行处理这些数据。

1.HDFS中存储（分布式）数据
helloSpark.txt
2.从HDFS上读取分布式文件并且以数据分片的方式，存在于集群之中
HadoopRDD：
多台机器上
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图转自地址
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3-2 wordcount执行流程 wordcount流程
sherri_du的博客
02-01 1291
mapper和reducer输入和输出都是以(key,value)形式的 Group，分组，按照key2来分组，然后将v2放在一个集合中，作为一个value 如果我们想实现mapreduce模型，只需要重写map方法和reduce方法即可，适合各种业务。 mapreduce执行过程： map任务： 1.读取文件内容，一行内容解析成一个key,value【怎
Spark 的JavaWordCount分步详解
日常分享数据分析开发、编程语言内容
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wordCount程序设计思想
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06-14 758
MapReduce经典案例wordCount的设计思想 Mapper阶段 1.我们将MapTask传给我们的文本内容先转换成一行字符串 2.根据空格对这一行进行分割，从而形成多个单词 3.通过for循环我们将得到一系列<单词，1>这样形式的中间结果 4.输出的中间结果将保存在内存的缓冲区中,而缓冲区的中间结果会被定期写到磁盘上。 Shuffle阶段 Shuffle阶段会对Map阶段产生的中间结果进行排序和分区，得到<key,value-list>的形式，分发给不同的Reduce
Spark基于排序机制的wordcount程序
_a_0_
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案例需求： 1、对文本文件内的每个单词都统计出其出现的次数。 2、按照每个单词出现次数的数量，降序排序。 代码： Java版本： import java.util.Arrays; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark....
WordCount案例详细解析MapReduce执行流程
最新发布
2201_75791571的博客
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摘要：本文通过3节点WordCount案例详细解析MapReduce执行流程。输入文件被分为3个Split，由3个Map任务分别在3台机器上处理，输出<word,1>键值对。Map端Shuffle阶段对数据进行排序、分区后，Reduce任务从各节点拉取对应分区数据并进行聚合计算。最终生成3个输出文件，合并得到词频统计结果（如hello 3次）。整个过程展示了Map（分治）、Shuffle（数据重分布）和Reduce（聚合）的核心思想，体现了分布式计算的可扩展性。
分析Hadoop自带WordCount例子的执行过程
真的想做点事情
06-07 2529
在Hadoop的发行包中也附带了例子的源代码，WordCount.java类的主函数实现如下所示：Java代码  public static void main(String[] args) throws Exception {      int res = ToolRunner.run(new Configu
【软工实践】第四次作业--爬虫结合WordCount
dixiao8184的博客
10-11 337
结对同学博客链接 本次作业博客链接 github项目地址 具体分工 我主要负责用python写爬虫部分，他负责C++部分 PSP表格 解题思路 代码的核心思路是利用爬虫，爬取论文网址，之后吧对应信息（标题和摘要）写入文件，然后利用上次的WordCount代码把文件读进去然后进行分析，并且要加上权重分析，之后便是统计词频，然后这次的作业还新加了一个功能叫做词项统计，在不断询问大佬之后，大...
Spark——WordCount详解
wu1994226的博客
03-08 720
WordCount详解 scala代码 object WordCount extends App{ //1.创建`SparkConf`对象（环境构建 设置相关配置信息） private val conf = new SparkConf() //2.对conf进行设置 conf.setMaster("local").setAppName("wc") //3.基于配置好的conf创建spark上下文运行环境 private val sc = new SparkContext(conf)/
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10-23
本篇文档深入浅出地介绍了Hadoop集群的WordCount运行详解，从MapReduce理论到WordCount程序的运行，再到源码分析，内容丰富且详细，对于想要入门和深入了解Hadoop分布式计算和MapReduce模型的读者来说，是一份宝贵的...
大数据与云计算培训学习资料 Hadoop集群 细细品味Hadoop_第6期_WordCount运行详解 共18页.pdf
03-20
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Hadoop MapReduce实现WordCount实例详解
Hadoop MapReduce 作业提交过程 提交MapReduce作业时，Hadoop会执行以下步骤： - 将程序打包成JAR文件。 - 将JAR文件和配置好的作业提交给JobTracker。 - JobTracker将任务分配给TaskTracker。 - TaskTracker执行...
WordCount详解
11-20
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WordCount工作流程分析与总结
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笔记目的： 1.总结分析MapReduce的基本流程 2.总结分析WordCount的工作流程 3.总结分析代码WordCount代码 笔记时间： 2012年10月10日 By Yikun Mail:yikunkero@gmail.com 1关于MapReduce. 1.1摘要 MapReduce is a programming model and an associat
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　　我们对于wordCount的这个流程，在清晰不过了，不过我们在使用spark以及hadoop本身的mapReduce的时候，我们是否理解其中的原理呢，今天我们就来介绍一下wordCount的执行原理， 　　1.首先我们都会这样子执行(wordCount执行在hadoop中) 　　val rdd = sc.textFile("hdfs://weekday01:9000/wc").flatMa...
通过WordCount案例了解MapReduce思想
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采用默认的输入方式：TextInputFormat 1、Mapper类 MapTask的map（）方法一次处理一个 思想：行内容做k，1做v，输出每一个单词，1做累加使用 2、Reduce类 reduce（）一次处理一组（key相同为1组） 思想：遍历，出现一次加1
基于排序机制的Wordcount程序
菜鸟的博客
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Java版： package cn.spark.sparktest; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.SparkContext; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; ...
手把手教你使用Hadoop自带的wordcount程序
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切换到hadoop用户，启动Hadoop su hadoop start-all.sh mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
【Hadoop-MapReduce】MapReduce概述，核心思想，WordCount分析，序列化实操分析
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07-23 663
第一章 MapReduce概述 1.1 MapReduce定义 MapReduce 是一个分布式运算程序 的编程框架，是用户开发"基于Hadoop的数据分析应用"的核心框架。 MapReduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1）MapReduce 易于编程 它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的PC机器上运行。也就是说你写一个
hadoop 第一个程序wordcount执行过程
爬来爬去的专栏
09-27 599
第一次在hadoop上执行wordcount程序，原来是照着书上一步步来的，发现书上记录的都不是特别明确，仅有主要的命令，对于我这个小白来说，一敲命令就出来错简直太打击学习积极性了。于是把详细过程记录一下，仅是学习笔记。默认已配置好hadoop（我是伪分布的模式）
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