hadoop 关键词字数统计

最新推荐文章于 2025-05-04 11:10:15 发布

转载最新推荐文章于 2025-05-04 11:10:15 发布 · 484 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：https://my.oschina.net/colin86/blog/796770

文章标签：

#大数据 #python #java

本文介绍了如何使用Hadoop命令行工具进行HDFS文件系统的操作，包括创建文件夹和上传文件的具体步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>

hdfs添加文件夹

hadoop fs -mkdir hdfs://Master.Hadoop:9000/input

hdfs上传文件

//创建文件
echo "hello word" > test2.txt

//上传文件
hadoop fs -put test2.txt /input/

转载于:https://my.oschina.net/colin86/blog/796770

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_34128839

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

MapReduce 原理与代码实例讲解

AI天才研究院

08-08

622

MapReduce 原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 大数据处理的挑战在当今大数据时代,我们面临着海量数据处理的巨大挑战。传统的数据处理方式已经无法满足快速增长的数据规模和复杂的计算需求。如何高效、可靠地处理大规模数据成

大数据领域存算分离的性能优化

最新发布

AI天才研究院

05-09

936

随着云计算、物联网和人工智能的快速发展，企业数据规模呈指数级增长，传统存算一体架构在资源利用率、弹性扩展和成本控制上的局限性日益凸显。存算分离架构通过将计算资源与存储资源解耦，实现两者的独立扩展和灵活配比，成为现代大数据平台的主流架构选择。然而，计算与存储的物理分离引入了数据跨网络传输延迟、本地化计算效率下降、元数据管理复杂度升高等新问题。本文聚焦存算分离架构的核心性能瓶颈，系统阐述从数据调度、网络优化、计算存储协同到系统级调优的全链路优化策略，提供可落地的技术方案。核心概念。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Hadoop统计中文字数

THIS_GIRL的博客

11-14

1210

#Hadoop统计中文字数 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import

Hadoop自带字数统计程序wordcount异常

千年孤寂

06-08

936

在执行hadoop jar /usr/local/hadoop/hadoop-example-1.0.4.jar wordcount data out时出现WARN mapred.JobClient: Error reading task outputhttp://ubuntu.ubuntu-domain:50060/tasklog?plaintext=true&taskid=attemp

Hadoop默认提供的字数统计示例运行

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行

01-03

2330

开始之前先了解 hadoop fs 命令使用，然后再通过运行示例程序来观看Hadoop的简单运行效果。目录 Hadoop fs命令基本目录操作创建输入目录创建输出目录删除目录操作上传作业文件执行MapReduce计算定位执行目录运行指令运行状态执行成功日志查看执行结果注意事项输出目录必须是不存在的目录执行过程中出错classpath未配...

3.2 Hadoop-MapReduce，统计词数

心雨先生

05-18

423

统计文件中的各个词出现的次数jar包直接上传服务器上运行直接打src下的代码：hadoop jar MapReduce.jar com.test.mapreduce.RunJob 直接在服务器上执行jar包相对于的类项目中的org.apache.*包和core-site.xml和hdfs-site.xml是方便本地eclipse上运行测试项目结构：CountMapper：import jav...

Hadoop数字统计

qq_47433566的博客

03-15

501

Hadoop数字统计文件准备输入文本文件mapreduce上传打印mapreduce运行输出统计结果文件准备编写文件：vi num.txt 添加内容 10 3 8 7 6 5 1 2 9 4 11 12 17 14 15 20 19 18 13 16 输入文本文件 > hadoop fs -put num.txt /clj/input > hadoop fs -ls /clj/input mapreduce上传打印切换到mapreduce目录下 > cd /export/se

大数据领域 Hadoop 与区块链的结合可能性

AI天才研究院

05-04

1091

随着全球数据量以每年40%的速度增长（IDC预测），传统数据处理架构在数据主权界定、跨组织协作、可信审计等方面的缺陷日益凸显。Hadoop作为大数据处理的事实标准，具备强大的分布式存储（HDFS）和计算（MapReduce）能力，但缺乏对数据所有权的原生支持和跨域数据流动的信任机制。区块链技术凭借去中心化、不可篡改、智能合约等特性，为数据确权和可信协作提供了解决方案，但其在大规模数据存储和复杂计算上存在性能瓶颈。

大型数据集多线程字数统计应用实现方法

描述强调了该应用程序能够处理10GB的大型数据集和1MB的小数据集的字数统计任务。此应用程序通过利用Java的多线程编程特性，并结合Hadoop的分布式计算能力和Swift的存储技术，实现了高效的数据处理。标签表明该项目是...

wordcount:计算词频的方法有很多。它是一个字数派对！

07-14

词频统计是文本挖掘的一部分，它涉及到对一个文本集合中每个单词出现次数的统计，以便了解文本的主要主题或者找出频繁出现的关键词。这在搜索引擎优化、文档相似性检测、情感分析等多种应用中都起着关键作用。在...

MapReduce字数统计案例

10-24

MapReduce字数统计案例，希望大家交流，最好自己写完后在对比交流，欢迎前来交流

Hadoop中MapReduce的一些关键词理解

wangzhantao的专栏

11-24

493

Map-Reduce几个输入格式的理解： 1 当执行hadoop任务的时候FileInputFormat会得到一个文件夹的路径（需要分析的文件在这个路径中，hadoop默认不会读取子目录） 2 把这些文件进行分片（input split），分片的个数决定Map执行对象的个数，Map越多消耗资源越多（文件越大，速度越快原因：hdfs有个默认的块大小，一个文件小于默认值，则分为一片...

Hadoop统计文本字符

weixin_48164819的博客

05-22

272

Hadoop统计文本中每个字符出现个数步骤：

hadoop基础教程(二) MapReduce 单词统计

吉他程序员的博客

12-27

480

1.这是hadoop基础系列教程，适合入门者学习。2.MapReduce是一种分布式计算模型，解决海量数据问题，由两个阶段组成，map()和reduce()。本文不讲解原理，下面实际操作利用MapReduce实现一个统计单词。首先准备一个单词源文件，我们要统计每个单词出现的次数新建word.txt文件，内容如下：hadluo jeadong flash flash jea hadluo hadl

大数据 （016）Hadoop-MR编程 -- 【使用hadoop计算微博用户可能喜欢的关键词----编程】

热门推荐

张--小涛涛

08-26

2万+

一、前言以微博为例，每个用户会发很多微博，其中包含了很多关键词信息。而这些关键词就是用户可能感兴趣的事物。我们需要用Hadoop MapperReduce计算出来。折旧引出了文档加权算法。其含义就是计算文档中某关键词的权重，我们使用该权重来判断某用户对某关键词的依赖程度。理想状况下，权重越高，用户越依赖于某关键词。其算法如下图所示。二、源数据那么

在hadoop上执行字数统计作业

crj_9527的博客

12-09

1129

1.编写WordCount.java文件 package org.myorg; import java.io.IOException; import java.util.*; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.conf.*; import org.apache.hadoop.io.*; import org.

在hadoop上进行编写mapreduce程序，统计关键词在text出现次数

u012516914的专栏

07-23

5404

mapreduce的处理过程分为2个阶段，map阶段，和reduce阶段。在要求统计指定文件中的所有单词的出现次数时， map阶段把每个关键词写到一行上以逗号进行分隔，并初始化数量为1（相同的单词hadoop中的map会自动放到一行中） reduce阶段是把每个单词出现的频率统计出来重新写回去。如代码： package com.clq.hadoop2; import org.apa

Hadoop经典案例：词频统计

C.W.J

06-06

1万+

copy from @寒小阳总体流程 Map阶段代码排序阶段 Reduce阶段本地模拟测试代码 Hadoop集群运行案例这是一个非常经典的例子，几乎在任何的hadoop教材上都会看到它，即使如此，它依旧是最经典最有代表性的案例，学习大数据处理，可以从先理解清楚它入手。总体流程咱们来看看对特别大的文件统计，整个过程是如何分拆的。大家想想词频统计的过程...

Hadoop 统计单词字数的例子

weixin_34319817的博客

04-21

212

hadoop 的核心还是 Map-Reduce过程和 hadoop分布式文件系统第一步：定义Map过程 /****Description:**@authorcharles.wang*@createdMar12,20121:41:57PM**/publicclassMyMapextendsMapper&lt...

MapReduce字数统计实践案例分析与交流

- 在Hadoop MapReduce框架中实现字数统计案例，需要创建一个Map函数和一个Reduce函数。Map函数负责读取文件中的文本数据，然后将每个单词映射为（单词，“1”）这样的键值对；Reduce函数则对相同键的所有值进行求和...