WordCount实例

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

这是用于运行wordcount程序的jar包。该包包含三个Java源代码文件，您可以下载并立即使用。已经验证，功能正常。感谢大家的支持。

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。

Ubuntu Linux虚拟机Hadoop伪分布式配置及WordCount实例验证 前提条件 已安装 VMware Workstation Pro 虚拟机。 已安装 Ubuntu Linux 系统。 Hadoop伪分布式安装 配置环境: 根据Hadoop版本要求，安装Java并配置环境变量。 下载Hadoop: 从Apache Hadoop官网下载对应版本的Hadoop。 解压Hadoop: 将下载的Hadoop解压到指定目录，例如 /usr/local/hadoop。 配置Hadoop: 修改hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME环境变量。 修改core-site.xml文件，配置Hadoop文件系统地址、临时目录等。 修改hdfs-site.xml文件，配置Hadoop数据存储路径、副本数量等。 修改mapred-site.xml文件，配置MapReduce框架运行方式。 修改yarn-site.xml文件，配置YARN资源管理器地址、节点管理器地址等。 格式化HDFS: 执行命令 hdfs namenode -format 格式化Hadoop分布式文件系统。 启动Hadoop: 执行命令 start-dfs.sh 和 start-yarn.sh 启动Hadoop服务。 WordCount实例验证 准备数据: 创建输入文件，例如 input.txt，包含若干英文单词。 上传数据: 使用Hadoop命令将 input.txt 文件上传到HDFS。 运行WordCount: 执行Hadoop自带的WordCount程序，统计输入文件中每个单词出现的次数。 查看结果: 查看WordCount程序的输出结果，验证是否统计正确。 验证Hadoop运行状态 可以通过以下方式验证Hadoop伪分布式模式是否运行正常： Web UI: 通过浏览器访问Hadoop Web UI，查看集群状态、节点信息等。 Hadoop命令: 使用Hadoop命令行工具，例如 hdfs dfs 和 yarn，进行文件操作、任务管理等操作。

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。

WordCount是Hadoop生态系统中的一个经典示例程序，用于统计文件中单词出现的次数。在学习和理解分布式计算及Hadoop MapReduce框架的工作原理时，这个例子非常有用。Hadoop是Apache软件基金会开发的开源框架，专门设计用来处理和存储大规模数据集，其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。 在WordCount程序中，首先有一个输入文件，比如新闻文章或书籍。该文件被HDFS分割成多个块，分布在集群的不同节点上。MapReduce的工作流程分为两个主要阶段： Map阶段：Hadoop将输入文件分块并分配到各个节点上的Mapper任务。Mapper任务读取文本，每行拆分成单词，并输出每个单词及其出现次数作为一个键值对。 Shuffle与Sort阶段：Mapper输出后，Hadoop进行shuffle和sort，将相同键的所有值聚集在一起，为Reducer提供输入。 Reduce阶段：Reduce任务合并来自多个Mapper的相同键值对，将所有相同单词的值相加，输出每个单词的总出现次数。 输出：结果写入到HDFS的某个目录，供后续使用或分析。 在WordCount.zip中，通常包含以下文件：- WordCount.java: 实现WordCount逻辑的Java源代码，包含Mapper和Reducer类。- pom.xml: Maven项目的配置文件，定义依赖和构建指令。- README.md: 包含关于如何运行程序的说明和指导。

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。