开发工具:IDEA mapreduce实现思路: Map阶段: a) 从HDFS的源数据文件中逐行读取数据 b) 将每一行数据切分出单词 c) 为每一个单词构造一个键值对(单词,1) d) 将键值对发送给reduce Reduce阶段: a) 接收map阶段输出的单词键值 ...
要统计的文件的文件名为hello hello中的内容如下 hello you hello me 通过MapReduce程序统计出文件中的各个单词出现了几次. 两个单词之间通过tab键进行的分割 通过运行Yarn集群查看Map日志得到的输出结果: 查看Reduce日志产看到的输出结果: 以下程序是之前的写的:注释更加详细: 查看日志的时候,代码中的System.out.println 对于Java程 ...
2016-05-14 15:03 0 3105 推荐指数:
开发工具:IDEA mapreduce实现思路: Map阶段: a) 从HDFS的源数据文件中逐行读取数据 b) 将每一行数据切分出单词 c) 为每一个单词构造一个键值对(单词,1) d) 将键值对发送给reduce Reduce阶段: a) 接收map阶段输出的单词键值 ...
结果: ('word', 'beijing', 'appears 2 times')('word', 'love', 'appears 2 times')('word', 'i', ...
最近在看google那篇经典的MapReduce论文,中文版可以参考孟岩推荐的 mapreduce 中文版 中文翻译 论文中提到,MapReduce的编程模型就是: 计算利用一个输入key/value对集,来产生一个输出key/value对集.MapReduce库的用户用两个函数 ...
函数中完成对每个单词的词频统计。整个程序代码主要包括两部分:Mapper部分和Reducer部分。 ...
一个简单的例子理解C++ map, 运用map统计单词出现的次数 map 对象的元素是键值对(key,value),每个key对应一个value, map默认中按key定义的 “ < ” 排序。 key是一个const 对象不可以改变,其类型为map<k,v> ...
第1步:输出单个文件中的前 N 个最常出现的英语单词。 功能1:输出文件中所有不重复的单词,按照出现次数由多到少排列,出现次数同样多的,以字典序排列。 功能2: 指定文件目录,对目录下每一个文件执行统计的操作。 功能3:指定文件目录,是会递归遍历目录下的所有子目录的文件进行统计单词 ...
转自:http://blog.csdn.net/sn_zzy/article/details/43446027 SQL转化为MapReduce的过程 了解了MapReduce实现SQL基本操作之后,我们来看看Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的,整个编译过程分为六个阶段 ...
目录: 目录见文章1 这个案列完成对单词的计数,重写map,与reduce方法,完成对mapreduce的理解。 Mapreduce初析 Mapreduce是一个计算框架,既然是做计算的框架,那么表现形式就是有个输入(input),mapreduce操作这个输入(input ...