hadoop之wordCount程序理解

有篇文章http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2504205.html中介绍的

这个接口可以实现序列化，这个WritableComparable接口跟java中的 java.io.Serializable接口有什么区别？

http://a123159521.iteye.com/blog/1226924

http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2504205.html

http://www.cnblogs.com/madyina/p/3708153.html

时间： 2024-08-28 20:42:59

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起先我是在win7 64位上远程连接hadoop运行wordcount程序的,但是这总是需要网络,考虑到这一情况,我决定将这个环境转移到unbuntu上需要准备的东西一个hadoop的jar包,一个连接eclipse的插件(在解压的jar包里有这个东西),一个hadoop-core-*.jar(考虑到连接的权限问题) 一个eclipse的.tar.gz包(其它类型的包也可以,eclipse本身就是不需要安装的,这里就不多说了) 因为我之前在win7上搭建过这个环境,所以一切很顺利,但还是要在

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Hadoop下面WordCount运行详解

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1.基本概念 2.Mapper package com.ares.hadoop.mr.wordcount; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; //Long, String,

hadoop的WordCount样例

package cn.lmj.mapreduce; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat; import org

hadoop的wordcount例子运行

可以通过一个简单的例子来说明MapReduce到底是什么: 我们要统计一个大文件中的各个单词出现的次数.由于文件太大.我们把这个文件切分成如果小文件,然后安排多个人去统计.这个过程就是”Map”.然后把每个人统计的数字合并起来,这个就是“Reduce". 上面的例子如果在MapReduce去做呢,就需要创建一个任务job,由job把文件切分成若干独立的数据块,并分布在不同的机器节点中.然后通过分散在不同节点中的Map任务以完全并行的方式进行处理.MapReduce会对Map的输出地行收集,再将结