wordcount.jar

MapReduce是Apache Hadoop框架中的核心组件，用于处理和生成大数据集。WordCount作为其最经典的示例之一，展示了如何利用MapReduce处理文本数据并统计每个单词的出现次数。本案例深入探讨了MapReduce的工作原理，通过详细解析WordCount的实现过程来说明。MapReduce框架分为Map阶段和Reduce阶段：Map阶段负责将输入文本分割成单词，并为每个单词生成键值对，其中键是单词，值是1。接着，MapReduce框架对这些键值对进行排序和分区，确保相同单词的所有出现次数会传递到同一个Reduce任务。Reduce阶段接收Map阶段处理后的键值对，对每个唯一的单词执行累加操作，最终计算出每个单词的总出现次数。最后，我们介绍了如何将这个WordCount程序打包成可执行的JAR文件，通过Java实现和构建工具如Maven或Gradle来完成。

该代码将文档中的每行单词进行词配对计数。预处理操作包括去除标点符号和统一转换为小写单词。

在Win10和Eclipse环境下，演示如何编写和测试wordcount主函数。此外，还介绍了在CentOS 7.3和Hadoop 2.7.3环境下的配置。

本视频演示如何在三种环境下编写和测试运行 WordCount 程序： Windows 10 + Eclipse CentOS 7.3 + Hadoop 2.7.3

这份文档提供了Hadoop WordCount程序的完整源码，并对每一行代码进行了详细的注释，帮助您理解WordCount程序的运行机制。通过学习这份源码，您可以深入了解Hadoop MapReduce编程模型，为开发更复杂的Hadoop应用程序打下坚实基础。

基于 Flink 1.14.3 版本, 使用 Java 语言和 Maven 构建工具，演示如何从 Netcat 读取数据流，进行单词拆分和统计，最终输出结果。

Hadoop集群中的WordCount运行机制详解，涵盖了Hadoop和Hadoop集群的基础知识，适用于pdf格式。

本项目提供了一个在 Windows 系统下使用 Eclipse 和 Hadoop 2.8.3 开发 WordCount 实例的完整代码。 使用步骤: 配置 Hadoop 环境: 在本地搭建 Hadoop 2.8.3 环境。 导入项目: 使用 Eclipse 直接导入项目源码。 运行代码: 运行代码，统计 dataNode 中 file3.txt 文件的单词数量。 代码特点: 亲测可用: 代码经过测试，能够准确统计单词数量。 详细易懂: 代码结构清晰，注释完整，方便理解和学习。

Hive应用实例：WordCount词频统计任务要求：首先，需要创建一个需要分析的输入数据文件然后，编写HiveQL语句实现WordCount算法具体步骤如下： （1）创建input目录，其中input为输入目录。命令如下： $ cd /usr/local/hadoop $ mkdir input （2）在input文件夹中创建两个测试文件file1.txt和file2.txt，命令如下： $ cd /usr/local/hadoop/input $ echo \"hello world\" > file1.txt $ echo \"hello hadoop\" > file2.txt