1、将测试数据上传到HDFS目录下，这里放到根目录下：/test.txt 2、在master节点中某个目录下：创建mapper、reducer以及run.sh mapper.py import sys for line in sys.stdin: line = line.strip() words = line.split() for word in words: print "%s\t%s" % (wor
WordCount基本流程和spark实现 基本流程 1.创建spark环境 2.创建创建spark上下文对象，也就是spark写代码的入口 3.读取文件中的数据 4.首先将每一行数据展开，让每一个word单独一行 5.将word进行分组 6.对word出现的次数分别统计 7.将结果保存在新的文件中 代码实现 object Demo1W
Spark初识 回顾一下前面的MapReduce流程，可以更好的学习spark spark的框架 spark为什么比hadoop速度快 spark支持哪些语言 spark的运行模式有哪些 spark的单词统计 package com.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} ob
〇、概述 1、拓扑结构 2、目标 使用storm进行计数实验。 一、启动服务 在网页中输入：http://localhost:8081可以查看storm的相关信息。 二、kafka操作 终端中输入：nohup ~/bigdata/kafka_2.11-1.0.0/bin/kafka-server-start.sh ~/bigdata/kafk
〇、概述 1、拓扑结构 2、目标 使用hadoop的MapReduce来实现计数。 一、启动服务 二、新建计算的文件 三、上传文件 四、分析文件 cd ~/bigdatahadoop jar WordCount.jar com.bit.WordCount /wordcount/srcdata/ /wordcount/output 查看实验结果 hdfs d
以一个简单的入门例子，统计每个单词出现的次数开始。 1. pom配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:sch
摘要：MapReduce的IDEA配置及WordCount案例 目录Maven项目配置pom.xmllog4j.properties编写应用程序IDEA配置Debug Maven项目配置 创建一个空的Maven项目 pom.xml 打开根目录下的pom.xml文件，参考配置： <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.source
环境准备 1、pom 文件引入相关依赖&插件 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.12</artifactId> <version>3.0.0</version>
环境准备 因为Spark是scala语言开发的，scala是java语言开发的，所以需要安装JDK和scala。 JDK1.8 maven-3.8.5 Scala-2.12.15 IDEA-2021.3.3 JDK 注意： 是安装JDK不是JAVA(JRE) JDK是Java的开发工具 JRE只是Java程序的运行环境 JDK包含JER 安装包： jdk-8u333-windows-x64.exe 下载
package wordcount import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Spark01_WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //TODO 建立与spark的连接 val sparConf = new SparkConf().setMaster("local"
MapReduce原理深入理解3----WordCount程序流程图解、combiner（合并）程序示例、3、InputSplit切片详解 1、WordCount示例程序处理流程图解 2、combiner（合并）程序示例 combiner，发生在map阶段，又叫做预聚合； 相当于map端的Reduce，因为combiner的逻辑代码和Reduce端的逻辑代码一样 求max、
// 创建 Spark 运行配置对象 val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("WordCount") // 创建 Spark 上下文环境对象（连接对象） val sc : SparkContext = new SparkContext(sparkConf) // 读取文件数据 val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("input
本文的基础环境可以参考flink 1.10.1 java版本wordcount演示 (nc + socket)，在此基础上实现通过jdbc从mysql读取数据。 1. 添加依赖 <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>8.0.18</version> &l
代码 package com.bigdata.spark.core.WordCount import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Spark01_WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //TODO 建立和Spark框架的连接 //JDBC : Connection
在spark-shell进行词频统计： flatMap将每一行按空格才分成为单词，map映射生成键值对，将单词计数，reduceByKey将相同单词叠加 wordCount.collect()将结果汇集，针对集群 结果： 编写独立程序进行词频统计： 新建wordCount.scala写入以下代码 import org.apache.spark.SparkContext import
我们右键运行时相当于在本地启动了一个单机版本。生产中都是集群环境，并且是高可用的，生产上提交任务需要用到flink run 命令，指定必要的参数。 本课时我们主要介绍 Flink 的入门程序以及 SQL 形式的实现。 上一课时已经讲解了 Flink 的常用应用场景和架构模型设计，这一课时我们将会从
SparkSubmit -- main -- doSubmit // 解析参数 -- parseArguments // master => --master => yarn // mainClass => --class => SparkPi(WordCount) -- parse -- submit -- doRunMain -- runMain // (childArgs, chil
pom.xml 点击查看代码 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
pom.xml 点击查看代码 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
一、需求描述 Hadoop综合大作业 要求： 1.将待分析的文件（不少于10000英文单词）上传到HDFS。 2.调用MapReduce对文件中各个单词出现的次数进行统计。 3.将统计结果下载本地。 4.写一篇博客描述你的分析过程和分析结果。 本次大作业，我们需要实现的是调用MapReduce对文件中各个单词出
一、需求描述 Hadoop综合大作业 要求： 1.将待分析的文件（不少于10000英文单词）上传到HDFS。 2.调用MapReduce对文件中各个单词出现的次数进行统计。 3.将统计结果下载本地。 4.写一篇博客描述你的分析过程和分析结果。 本次大作业，我们需要实现的是调用MapReduce对文件中各个单词出
一、 需求描述 Hadoop综合大作业 要求： 1.将待分析的文件（不少于10000英文单词）上传到HDFS。 2.调用MapReduce对文件中各个单词出现的次数进行统计。 3.将统计结果下载本地。 4.写一篇博客描述你的分析过程和分析结果。 本次大作业，我们需要实现的是调用MapReduce对文件中各个单
{ Path inputPath=new Path("e:/mrinput/wordcount"); Path outputPath=new Path("e:/mroutput/wordcount"); /*Path inputPath=new Path("/wordcount"); Path outputPath=new Path("/mroutput/wordcount");*/
import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spa
SparkCore-WordCount package com.lotuslaw.spark.core.wc import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable /** * @author: lotuslaw * @version: V1.0 * @package: com.lotuslaw.spark.core.wc
