调用MapReduce对文件各个单词出现的次数进行统计
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。
二、环境介绍
安装Ubuntu:
安装JAVA环境:
安装hadoop:
三、数据来源及数据上传
准备一个待分析的10000字的英文单词文件,命名为lisen.txt;直接拖拽进虚拟机当中。
四、数据上传结果查看
启动hadoop,将lisen.txt上传至HDFS;查看HDFS input文件,看看是否存在lisen.txt
五、数据处理过程的描述
在Eclipse中创建MapReduce项目;程序运行结束后,会在底部的”Console”面板中显示运行结果信息。
把JAVA应用程序打包生成JAR包,部署到Hadoop平台上运行。把词频统计程序放在”usr/local/hadoop/myapp”目录下。
六、处理结果的下载及命令行展示
使用Hadoop jar命令运行程序,查看output文件夹是否有运行成功后生成的文件以及查看运行后生成的output/part-r-00000这个文件。
将output文件下载至本地:
查看文件:
Part-r-00000文件:
参考文献
[1]陆嘉恒.Hadoop 实战.第 2 版.北京:机械工业出版社,2012.
[2]王鹏.云计算的关键技术与应用实例.北京:人民邮电出版社,2010.
[3]刘鹏,黄宜华,陈卫卫.实战 Hadoop.北京:电子工业版社.2011.
[4]项亮.推荐系统实践.北京:人民邮电出版社,2012.
[5]胡铮.物联网.北京:科学出版社,2010.
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