Pom文件添加： <dependencies> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-simple</artifactId> <version>1.7.25</version> <scope>com
要求1： Q: 提交wf作业的地址，要求 github, coding.net等任何符合git规范（包括支持匿名 git pull ）的站点。（1分） A: https://e.coding.net/bluestudio/wordcount/wordcount.git 要求2： Q: 请同学们用git pull测试，并截图。（1分） A:
MapReducer运行过程 以单词统计为案例。 假如现在文件中存在如下内容： aa bb aa cc dd aa 当然，这是小文件，如果文件大小较大时会将文件进行 “切片” ，此处的切片和 HDFS 的 “分块”概念不同。 “切片” 是将文件进行逻辑的划分，而 “分块” 是进行物理的划分。 即 “切片” 是将
基于wordcount程序剖析spark任务的提交、划分、调度流程（★★★★★)
基本工具介绍 一、环境配置 安装miniconda3作为python环境。 如果配置了CUDA，可以安装tensorflow-gpu。 二、第三方库 数据预处理 Numpy 提供高效的N维数组和向量计算 Scipy 依赖Numpy，提供高效数值计算，包含函数最优、数值积分等任务模块 pandas 数据结构和数据分析
1.新建一个maven项目2.pom文件中引入以下jar包<dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.7.3</version> </dependency> <dependency>
学习目标WordCount思路WordCount代码实现 WordCount思路 准备数据 将数据放在以下目录中 1.txt Hello World Hello Scala 2.txt Hello Spark 图解分析 说明： 1、本地读取两个文件 2、两个文件内的数据 3、将文件内的数据进行扁平化 4、将相同单词进行分组 5、
一、DataStream Wordcount 基于scala实现 maven依赖如下： <dependencies> <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-library</artifactId> <version>2.11.8</version> </de
MapReduce是一种程序开发模式，可以使用大量服务器来并行处理。MapReduce，就是Map分配工作，Reduce将工作结果汇总整理。 本次之中以WordCount为范例，计算文件中每一个英文单词出现的次数。 1）创建wordcount目录 mkdir -p ~/wordcount/input cd ~/wordcount 使用sudo gedit WordCount.j
Github项目地址：https://github.com/454469625/SoftwareEngineering 题目描述 Word Count1. 实现一个简单而完整的软件工具（源程序特征统计程序）。2. 进行单元测试、回归测试、效能测试，在实现上述程序的过程中使用相关的工具。3. 进行个人软件过程（PSP）的实践，逐步记录自己在每个软件
Github项目地址：https://github.com/softwareCQT/web_camp/tree/master/wordCount 一、题目描述 实现一个简单而完整的软件工具（源程序特征统计程序）。 进行单元测试、回归测试、效能测试，在实现上述程序的过程中使用相关的工具。 进行个人软件过程（PSP）的实践，逐步记录自
一.代码实现 package cn.socket import org.apache.flink.streaming.api.scala._ // 数据类型异常，动态数据引入 // import org.apache.flink.api.scala._ // 数据类型异常，静态数据引入 /** * Created by Administrator on 2020/3/22. */ object SocketWindowWordCount {
Github项目地址：https://github.com/Sabot1203/WordCount 一. 题目描述 实现一个简单而完整的软件工具（源程序特征统计程序）。 进行单元测试、回归测试、效能测试，在实现上述程序的过程中使用相关的工具。 进行个人软件过程（PSP）的实践，逐步记录自己在每个软件工程环节花费的时间。 二.
结论： 1，在Create JAR from Modules页面中，最简单的方式为Main Class为空，选择extract to the target JAR。 这样不会指定主类，不会生成MANIFEST.MF文件。 2，Main Class会在jar包内的MANIFEST.MF中指定主类，执行jar包时不可以另外指定主类 3，选项extract to the target JAR(提取到目标JAR)
Flink系列文章 java实现增量文件WordCount，任务部署到yarn我们的目标FileWindowWordCount引入依赖码代码在IDE里运行看下效果 Apache Flink® - 数据流上的有状态计算 Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在
1、配置集群 （1）在yarn-env.sh中配置JAVA_HOME export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_11 （2）在yarn-site.xml中配置 <!--Reducer获取数据的方式--> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> <
数据准备： 放在一个txt文件中 hadoop hadoop mapreduce yyy yyy zzz hello hello hello 环境准备： 首先要下载好hadoop的windows版本。在D:\hadoop-2.7.2\share\hadoop\mapreduce目录下可以看到官方示例的代码，我们仿照这个自己写一下。 要写的有三部分，Mapper，Reducer，Driver 在MapRed
package cn.itcast.hadoop.mr;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.
本篇我们将使用Java语言来实现Flink的单词统计。代码开发环境准备导入Flink 1.9 pom依赖<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>1.9.0<
1.wordcount示例的运行： wordcount是一个入门级的程序,相当于hadoop界的helloworld,在hadoop的安装目录下,是自带wordcount示例程序的,我们只需要准备一个文本文件,然后执行它,学习它,就可以对Hadoop的数据处理有个大概的了解。 (1)准备一个文件： vim file 在vim中按 i 进入
程序使用的测试文本数据： Dear River Dear River Bear Spark Car Dear Car Bear Car Dear Car River Car Spark Spark Dear Spark 1编写主要类 （1）Maper类 首先是自定义的Maper类代码 public class WordCountMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { publ
求平均数是MapReduce比较常见的算法，求平均数的算法也比较简单，一种思路是Map端读取数据，在数据输入到Reduce之前先经过shuffle，将map函数输出的key值相同的所有的value值形成一个集合value-list，然后将输入到Reduce端，Reduce端汇总并且统计记录数，然后作商即可。具体原理如下图所示： 系
首先是配合MapReduce，这个参考林子雨前辈的教程，很快就搭建了相关环境。之后按照相关的实验步骤，进行操作时发现实验步骤有一些问题，首先是缺少包，其次是访问拒绝（Hadoop当时已经在运行）。 import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.fs.Pa
实验内容： 现有某电商网站用户对商品的收藏数据，记录了用户收藏的商品id以及收藏日期，名为buyer_favorite1。 buyer_favorite1包含：买家id，商品id，收藏日期这三个字段，数据以“\t”分割，样本数据及格式如下： 买家id 商品id 收藏日期 10181 1000481 2010-04-04
实验步骤 切换目录到/apps/hadoop/sbin下，启动hadoop。 cd /apps/hadoop/sbin ./start-all.sh 2.在linux上，创建一个目录/data/mapreduce1。 mkdir -p /data/mapreduce1 3.切换到/data/mapreduce1目录下，自行建立文本文件buyer_favorite1。
