如何运行自带wordcount
展开全部 1.找到examples例子我们需要找打这个例子的位置:首先需要找到你的hadoop文件夹,然后依照下面路径:/hadoop/share/hadoop/mapreduce第二步:我们需要需要做一下运行需要的工作,比如输入输出路径,上传什么文件等。
1.先在HDFS创建几个数据目录:1.hadoop fs -mkdir -p /data/wordcount2.hadoop fs -mkdir -p /output/2.目录/data/wordcount用来存放Hadoop自带的WordCount例子的数据文件,运行这个MapReduce任务的结果输出到/output/wordcount目录中。
首先新建文件inputWord:1.vi /usr/inputWord新建完毕,查看内容:将本地文件上传到HDFS中:可以查看上传后的文件情况,执行如下命令:1.hadoop fs -ls /data/wordcount可以看到上传到HDFS中的文件。
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hadoop中wordcount的代码求解释
scala 编写wordCount加载文件 scala>var f1=sc.textFile("/tmp/dataTest/followers.txt")scala>f1.flatMap(x=>x.split("-")).map((_,1)).collect //每个数字以'-'分割,并数字为key,给每个key赋值1res10: Array[(String, Int)] = Array((2,1), (1,1), (4,1), (1,1), (1,1), (2,1), (6,1), (3,1), (7,1), (3,1), (7,1), (6,1), (6,1), (7,1), (3,1), (7,1)reduceByKey(_+_).collect 将key相同元素合并(4出现一次,7出现4次,6出现3次,2出现2次,3出现3次,1出现3次)scala>f1.flatMap(x=>x.split("-")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collectres12: Array[(String, Int)] = Array((4,1), (7,4), (6,3), (2,2), (3,3), (1,3))这个方法也是同样效果scala>f1.flatMap(x=>x.split("-")).map((_,1)).reduceByKey((x,y)=>x+y).collectres18: Array[(String, Int)] = Array((4,1), (7,4), (6,3), (2,2), (3,3), (1,3))对出现的次数进行排序sortByKeyscala>var resText=f1.flatMap(x=>x.split("-")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).map(x=>(x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1))resText: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[39] at map at :26
spark wordcount执行是出奇怪的错误,求高手指点是什么问题
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。
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