Hadoop,Wordcount程序中这句话是什么意思?
访问链接可以看到任务记录情况;wordcount可以看到上传到HDFS中的文件:我们需要需要做一下运行需要的工作;hadoop/.找到examples例子我们需要找打这个例子的位置,然后依照下面路径;mapreduce第二步。
登录到Web控制台;data/inputWord新建完毕;data/:1.hadoop fs -ls /:/output/,上传什么文件等。
1;usr/。
首先新建文件inputWord,执行如下命令;output/:1;wordcount2:首先需要找到你的hadoop文件夹:1:可以查看上传后的文件情况;share/:将本地文件上传到HDFS中,查看内容;data/.hadoop fs -mkdir -p /.hadoop fs -mkdir -p /.vi /.目录/hadoop/wordcount目录中,运行这个MapReduce任务的结果输出到/wordcount用来存放Hadoop自带的WordCount例子的数据文件,比如输入输出路径;2.先在HDFS创建几个数据目录1
如何运行自带wordcount
1、在linux系统中,所在目录“/home/kcm”下创建一个文件input[ubuntu@701~]$ mkdir input2.在文件夹input中创建两个文本文件file1.txt和file2.txt,file1.txt中内容是“hello word”,file2.txt中内容是“hello hadoop”、“hello mapreduce”(分两行)。
[ubuntu@701~]$ cd input[ubuntu@701~]$ vi file1.txt(编辑文件并保存)[ubuntu@701~]$ vi file2.txt(编辑文件并保存)[ubuntu@701~]$ ls -l /home/kcm/inputfile1.txt file2.txt显示文件内容可用:[ubuntu@701~]$ cat/home/kcm/input/file1.txthello word[ubuntu@701~]$ cat /home/kcm/input/file2.txthello mapreducehello hadoop3.在HDFS上创建输入文件夹wc_input,并将本地文件夹input中的两个文本文件上传到集群的wc_input下[ubuntu@701~]$ hadoop fs -mkdir wc_input[ubuntu@701~]$ hadoop fs -put/home/kcm/input/file* wc_input查看wc_input中的文件:[ubuntu@701~]$ /hadoop fs -ls wc_inputFound 2 items-rw-r--r-- 1 root supergroup 11 2014-03-13 01:19 /user/hadoop/wc_input/file1.txt-rw-r--r-- 1 root supergroup 29 2014-03-13 01:19 /user/hadoop/wc_input/file2.txt4.首先,在window下将wordcount进行打包,我们这里把它打包成wordcount.jar;然后,将wordcount.jar拷贝到linux系统中,存放的目录自己决定即可。
我们这里存放到/home/kcm目录下面。
5.运行wordcount.jar包(转到该jar包存放的目录下):[ubuntu@701~]$ hadoop jar wordcount.jar /user/hadoop/wc_input /user/hadoop/output
word count是什么意思
word count 英[w?:d kaunt] 美[w?d ka?nt] n. 字数; 字计数; [例句]Wc is an acronym for word count; wc can count characters, words, and lines.wc为word count的首字母缩写,wc可统计字符、单词和行数。
根据你的描述,这是文字计数的意思,表面你这篇文字共打了多少个字。
...
优化WordCOunt代码,要求如下:
优化WordCOunt代码,要求如下:优化WordCOunt代码,要求如下:① 准确进行分词,只找出文件中的英文单词或字母,屏蔽掉所有的空格、符号、数字等非英文字母内容。
② 自动生成与输入目录处于同一目录下的不会重复的输出目录路径。
③ 将Mapper、Reducer、主入口类分为三个独立的类文件。
如何写wordcount在hadoop2.7.1中运行
1. 创建本地的示例数据文件:依次进入【Home】-【hadoop】-【hadoop-1.2.1】创建一个文件夹file用来存储本地原始数据。
并在这个目录下创建2个文件分别命名为【myTest1.txt】和【myTest2.txt】或者你想要的任何文件名。
分别在这2个文件中输入下列示例语句:2. 在HDFS上创建输入文件夹呼出终端,输入下面指令:bin/hadoop fs -mkdir hdfsInput执行这个命令时可能会提示类似安全的问题,如果提示了,请使用bin/hadoop dfsadmin -safemode leave来退出安全模式。
当分布式文件系统处于安全模式的情况下,文件系统中的内容不允许修改也不允许删除,直到安全模式结 束。
安全模式主要是为了系统启动的时候检查各个DataNode上数据块的有效性,同时根据策略必要的复制或者删除部分数据块。
运行期通过命令也可以进入 安全模式。
意思是在HDFS远程创建一个输入目录,我们以后的文件需要上载到这个目录里面才能执行。
3. 上传本地file中文件到集群的hdfsInput目录下在终端依次输入下面指令:cd hadoop-1.2.1bin/hadoop fs -put file/myTest*.txt hdfsInput4. 运行例子:在终端输入下面指令:bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar wordcount hdfsInput hdfsOutput注意,这里的示例程序是1.2.1版本的,可能每个机器有所不一致,那么请用*通配符代替版本号bin/hadoop jar hadoop-examples-*.jar wordcount hdfsInput hdfsOutput应该出现下面结果:Hadoop命令会启动一个JVM来运行这个MapReduce程序,并自动获得Hadoop的配置,同时把类的路径(及其依赖关系)加入到Hadoop的库中。
以上就是Hadoop Job的运行记录,从这里可以看到,这个Job被赋予了一个ID号:job_201202292213_0002,而且得知输入文件有两个(Total input paths to process : 2),同时还可以了解map的输入输出记录(record数及字节数),以及reduce输入输出记录。
查看HDFS上hdfsOutput目录内容:在终端输入下面指令:bin/hadoop fs -ls hdfsOutput从上图中知道生成了三个文件,我们的结果在"part-r-00000"中。
使用下面指令查看结果输出文件内容bin/hadoop fs -cat output/part-r-00000
wordcount.todebugstring怎么没看到mappedrdd
Transformation属于延迟计算,当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换,仅仅是记住了数据集的逻辑操作Ation(执行):触发Spark作业的运行,是一种特殊集合 ? 支持多种来源 ?,一个RDD代表一个分区里的数据集RDD有两种操作算子:Transformation(转换); 有容错机制 ? 可以被缓存 ? 支持并行操作RDD:弹性分布式数据集
jstorm 依赖于hadoop吗
Storm 是一个类似Hadoop MapReduce的系统, 用户按照指定的接口实现一个任务,然后将这个任务递交给JStorm系统,Jstorm将这个任务跑起来,并且按7 * 24小时运行起来,一旦中间一个worker 发生意外故障, 调度器立即分配一个新的worker替换这个失效的worker。
因此,从应用的角度,JStorm 应用是一种遵守某种编程规范的分布式应用。
从系统角度, JStorm一套类似MapReduce的调度系统。
从数据的角度, 是一套基于流水线的消息处理机制。
实时计算现在是大数据领域中最火爆的一个方向,因为人们对数据的要求越来越高,实时性要求也越来越快,传统的 Hadoop Map Reduce,逐渐满足不了需求,因此在这个领域需求不断。
特点:在Storm和JStorm出现以前,市面上出现很多实时计算引擎,但自storm和JStorm出现后,基本上可以说一统江湖,其优点:开发非常迅速: 接口简单,容易上手,只要遵守Topology,Spout, Bolt的编程规范即可开发出一个扩展性极好的应用,底层rpc,worker之间冗余,数据分流之类的动作完全不用考虑。
扩展性极好:当一级处理单元速度,直接配置一下并发数,即可线性扩展性能健壮:当worker失效或机器出现故障时, 自动分配新的worker替换失效worker数据准确性: 可以采用Acker机制,保证数据不丢失。
如果对精度有更多一步要求,采用事务机制,保证数据准确。
应用场景:JStorm处理数据的方式是基于消息的流水线处理, 因此特别适合无状态计算,也就是计算单元的依赖的数据全部在接受的消息中可以找到, 并且最好一个数据流不依赖另外一个数据流。
日志分析:从日志中分析出特定的数据,并将分析的结果存入外部存储器如数据库。
目前,主流日志分析技术就使用JStorm或Storm管道系统: 将一个数据从一个系统传输到另外一个系统, 比如将数据库同步到Hadoop消息转化器: 将接受到的消息按照某种格式进行转化,存储到另外一个系统如消息中间件统计分析器: 从日志或消息中,提炼出某个字段,然后做count或sum计算,最后将统计值存入外部存储器。
中间处理过程可能更复杂。
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