hive学习之WordCount单词统计

0.前言 前面一篇<Hadoop初体验:快速搭建Hadoop伪分布式环境>搭建了一个Hadoop的环境,现在就使用Hadoop自带的wordcount程序来做单词统计的案例. 1.使用示例程序实现单词统计 (1)wordcount程序 wordcount程序在hadoop的share目录下,如下: [[email protected] mapreduce]# pwd /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce [[email protected] mapr

大致思路是将hdfs上的文本作为输入,MapReduce通过InputFormat会将文本进行切片处理,并将每行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量作为输入键值对的key,文本内容作为输入键值对的value,经过在map函数处理,输出中间结果<word,1>的形式,并在reduce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. Mapper代码 public static class doMapper extends Mapper<O

需求 计算出文件中每个单词的频数.要求输出结果按照单词的字母顺序进行排序.每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔. 比如,输入两个文件,其一内容如下: hello world hello hadoop hello mapreduce 另一内容如下: bye world bye hadoop bye mapreduce 对应上面给出的输入样例,其输出样例为: bye   3 hadoop 2 hello 3 mapreduce 2 world 2 方案制定 对该案例,可设计出如下的MapRe

需求 计算出文件中每个单词的频数.要求输出结果按照单词的字母顺序进行排序.每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔. 比如,输入一个文件,其内容如下: hello world hello hadoop hello mapreduce 对应上面给出的输入样例,其输出样例为: hadoop 1 hello 3 mapreduce 1 world 1 方案制定 对该案例,可设计出如下的MapReduce方案: 1. Map阶段各节点完成由输入数据到单词切分的工作 2. shuffle阶段完成相同单

A Tour of Go Exercise: Maps https://tour.golang.org/moretypes/23 WordCount (单词统计) 是一个很经典的小程序了,在很多编程入门教程中都会出现. 这道题比较简单,但也有一些知识点值得一提. 上面这个答案我是参考了网上别人写的.但在参考别人之前我也自己解题了,其中,唯一不同之处是这一句: m[word]++ 我本来写的是: _, ok := m[word] if ok { m[word]++ } else { m[word]

大数据阶段的重要课程划分 离线分析 : hadoop生态圈 HDFS, MapReduce(概念偏多), hive(底层是MapReduce), 离线业务分析80%都是使用hive 实时分析 : spark 数据结构 : 二叉树(面试) 动态规划, redis数据库, SSM三大框架 1. spring 2. springMVC 3. mybatis HDFSAPI HDFS创建目录 @Test public void mkdirTest() throws IOException { //1 获

前面已经在我的Ubuntu单机上面搭建好了伪分布模式的HBase环境,其中包括了Hadoop的运行环境. 详见我的这篇博文:http://blog.csdn.net/jiyiqinlovexx/article/details/29208703 我的目的主要是学习HBase,下一步打算学习的是将HBase作为Hadoop作业的输入和输出. 但是好像以前在南大上学时学习的Hadoop都忘记得差不多了,所以找到以前上课做的几个实验:wordCount,PageRank以及InversedIndex.

MapReduce 单词统计案例编程 一.在Linux环境安装Eclipse软件 1.   解压tar包 下载安装包eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz到/opt/software目录下. 解压到/opt/tools目录下: [[email protected] tools]$ tar -zxf /opt/sofeware/eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz -C /opt/tool

1.<CentOS6.5下安装Hadoop-2.7.3(图解教程)> https://www.toutiao.com/i6627365258090512909/ 2.<CentOS6.5-Hadoop2.7.3安装hive-2.1.1> https://www.toutiao.com/i6627723801960382979/ 3.<mapreduce单词统计理解核心思想> https://www.toutiao.com/i6764296608147309064/ 4.