方法一：map + reduceByKey package com.cw.bigdata.spark.wordcount import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount1 { def main(args: Array[String]): Unit = { val config: SparkConf = new SparkConf().setM
http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html
在项目根目录，运行命令，打完包后默认build/libs/WordCount-1.0-SNAPSHOT.jar
我们在按照网上铺天盖地的教程开始运行wordcount时，有时会得到一个报错。如下所示 /usr/local/hadoop-1.2.1/bin# ./hadoop jar /home/ftp/temp/wordcount.jar WordCount /home/input /home/output Exception in thread "main" java.lang.ClassNotFoundException: WordCount at java.n
在使用Spark Streaming的应用程序时，我们可能需要将计算结果保存到MySQL中，为了高效的与MySQL进行交互，这里我们使用HikariCP这个高效的数据库连接池。
#!/usr/bin/env python import random 'abc..z' alphaStr = "".join(map(chr, range(97,123))) fp = open("word.txt", "w") maxIter = 100000 for i in range(maxIter): word = "" len =random.randint(1,5) for j in range(len): word + = alphaStr[rand
hadoop伪分布式集群环境，包括设置JAVA_HOME、HADOOP_HOME等。 可参考使用docker部署hadoop集群-手把手复现
首先先拉取Flink的样例代码 mvn archetype:generate \ -DarchetypeGroupId=org.apache.flink \ -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \ -DarchetypeVersion=1.7.2 \ -Darche
现在Flink、Yarn、HDFS都就绪了，接下来实践提交Flink任务到Yarn执行；
Kafka Streams编写关键任务实时应用程序和微服务的最简单方法，是一个用于构建应用程序和微服务的客户端库，其中输入和输出数据存储在Kafka集群中。它结合了在客户端编写和部署标准Java和Scala应用程序的简单性和Kafka服务器端集群技术的优点。
JDK是在一直在迭代更新的，很多我们熟悉的类也悄悄的添加了一些新的方法特性。比如我们最常用的HashMap。
Hadoop程序说明，就是创建一个文本文件，然后统计这个文本文件中单词出现过多少次！
昨天，我分享了《100毫秒过滤一百万字文本的停用词》，这次我将分享如何进行词频统计。
一、先在HDFS文件系统创建对应的目录，具体如下： 1、待处理文件存放目录 /data/wordcount（之所以创建wordcount，是为了对文件分类，对应本次任务名） 命令：hadoop fs -mkdir -p /data/wordcount (-p是同时创建子目录) 2、存放输出文件目录 /output 命令：hadoop fs -mkdir /output tip:也可以在已连接了集群的eclipse里建立，即：Map/Reduce Location里 不过这种方式建立的文件，所有者是本机，
程序代码为 ~\hadoop-2.7.4\share\hadoop\mapreduce\sources\hadoop-mapreduce-examples-2.7.4-sources\org\apache\hadoop\examples\WordCount.java
1.编写java程序用到的jar包，如下截图，其实貌似只需要一个hadoop-core-1.2.1.jar就可以了，这个jar包在Hadoop的减压目录下
3. WordCount 需求: 在一堆给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数 Step 1. 数据格式准备 1.1 创建一个新的文件 cd /export/servers vim wordcount.txt 1.2 向其中放入以下内容并保存 hello,world,hadoop hive,sqoop,flume,hello kitty,tom,jerry,world hadoop 1.3 上传到 HDFS hdfs dfs ‐mkdir /wordcount/ hdfs dfs
链接：https://pan.baidu.com/s/1YczOo5novINV_MimJ9Xpqg 提取码：psvm
2018/11/1 说明 next 主题好像更新了，现在自带的可以用了，如果可以用了，以下教程可以忽略！！！
大数据分析是当今信息时代的重要组成部分，而Hadoop和Spark是两个流行的工具，用于处理和分析大规模数据集。本教程将详细介绍如何使用Hadoop和Spark进行大数据分析，包括数据的存储、处理和分析。
到 /opt/app/hadoop-2.5.0 目录下 执行命令： bin/hdfs namenode -format
* 按时间顺序发生的数据1 -> 2，本来应该是1先发送，1先到达，但是在1发送过程中，因为网络延时之类的原因，导致1反而到达晚了，变成2先到达，也就造成所谓的接收乱序；
从上图可以看出，每一行语料有三列，第一列表示这个句子的ID，第二列是句子，第三列是第二列句子的规范形式。具体来说，第二列句子中有可能会出现阿拉伯数字等一些特殊字符，那么第三列就会将这些字符转换成英文读音（例如将1455改写为fourteen fifty-five）
依赖 我们可以选择外部的porm.xml也可以选择在内部的porm.xml 两者的对比：
在很多讲解大数据的案例中，往往都会以一个单词统计例子来抛砖引玉。本文也不免俗，例子来源于PyFlink的《Table API Tutorial》，我们会通过几种方式统计不同的单词出现的个数，从而达到循序渐进的学习效果。
在学习了之前的 MapReduce 概念之后，我们应该已经知道什么是 Map 和 Reduce，并了解了他们的工作方式。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在使用Hue创建WorkFlow时，单个WorkFlow中可以添加多个模块的依赖，使各个模块之间在WorkFlow内产生依赖关系，如果对于一个WorkFlow被其它多个WorkFlow依赖（如：AWorkFlow执行成功后，BWorkFlow和CWorkFlow依赖AWorkFl
在多线程环境下，Java提供了一系列线程安全的集合类，称为并发集合。并发集合可以保证在多线程环境下，对集合的操作是线程安全的，不会出现线程安全问题。Java中常见的并发集合包括：ConcurrentHashMap、ConcurrentLinkedQueue、CopyOnWriteArrayList等。
Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于 hadoop 的数据分析应用”的核心框架,Mapreduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的 分布式运算程序，并发运行在一个 hadoop 集群上.
假设有一组字母和一组从杂志中获取的字母，问是否能够用从杂志中获取的字母构成想要的那组字母，要求每个单词只能使用一次。
791 cd /home/hadoop/hadoop/hadoop-1.0.2/ 792 bin/hadoop jar hadoop-examples-1.0.2.jar wordcount input out11 793 bin/hadoop jar hadoop-examples-1.0.2.jar wordcount input/* out1111/ 794 bin/hadoop jar hadoop-examples-1.0.2.jar w
结构体&练习 结构体 定义 Go中的面向对象是通过 struct来实现的，struct是用户自定义的类型 //定义结构体 /定义结构体 type User struct { Name string Gender string Age int AvatarUrl string } func useStruct() { //初始化结构体1 var user1 User user1.Name = "jeson" user1.Ge
Window->preference->HadoopMapReduce 设置好Hadoop的安装目录
Hadoop2.7.4+Spark2.2.0滴滴云分布式集群搭建过程 使用IDEA+sbt构建Scala+spark应用，统计英文词频 代码很简单 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount{ def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("wordcount") val sc = ne
vue单文件应用续 一、创建模板 // 模板 <template> <input v-model="content" /> 你共输入了 {{ count }} 个字符 </template> // 脚本 <script> export default { data() { return { content: "", }; }, computed: { count() { ret
你共输入了 {{ count }} 个字符
先说一下我的环境： Flink 1.9 开发工具：Idea Maven版本：3.3.9 Linux：CentOS 7 演示语言：Scala 2.11
Flink为大数据处理工具，类似hadoop,spark.但它能够在大规模分布式系统中快速处理，与spark相似也是基于内存运算，并以低延迟性和高容错性主城，其核心特性是实时的处理流数据。从此大数据生态圈又再填一员。。。具体详解，还要等之后再分享，这里就先简要带过~
这是一篇工具类的文章，工欲善其事必先利其器，要分析调试hive源码，必须搭建一套hive的运行环境。还记得第一次搭建hive源码调试环境，用了一个月的时间，才完全跑通整个调试过程。中间遇到各种各样莫名奇妙的问题，也有好多次想放弃，幸好坚持了下来。
Flink有个UI界面，可以用于监控Flilnk的job运行状态 http://localhost:8081/
需要 hadoop 的安装目录/etc/hadoop/yarn-site.xml 中进行配置
设想一下，当你的系统引入了spark或者hadoop以后，基于Spark和Hadoop已经做了一些任务，比如一连串的Map Reduce任务，但是他们之间彼此右前后依赖的顺序，因此你必须要等一个任务执行成功后，再手动执行第二个任务。是不是很烦！ 这个时候Oozie（驯象人，典故来自评论一楼）就派上用场了，它可以把多个任务组成一个工作流，自动完成任务的调用。 简介 Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，可以在上面运行Hadoop的Map Reduce和Pig任务。它其实就是一个运行在Java Serv
在前面的文章中，Fayson介绍了《如何获得Cloudera的Flink Parcel包》和《如何在Redhat7.6中安装CDP DC7.0.3》，基于前面的集群环境，本篇文章Fayson主要介绍如何在CDP DC7.0.3集群中使用Parcel的方式安装Flink1.9.1。
新建 idea Maven项目工程, 并创建子工程,pom.xml文件中引入spark依赖
Kafka在0.10.0.0版本以前的定位是分布式，分区化的，带备份机制的日志提交服务。而kafka在这之前也没有提供数据处理的顾服务。大家的流处理计算主要是还是依赖于Storm，Spark Streaming，Flink等流式处理框架。
基于HUE系统，使用平台自带的hadoop-mapreduce-examples.jar对一个文本文件执行wordcount操作。
HDFS文件 基于HDFS文件的实时计算，其实就是，监控一个HDFS目录，只要其中有新文件出现，就实时处理。相当于处理实时的文件流。 streamingContext.fileStream<KeyClass, ValueClass, InputFormatClass>(dataDirectory) streamingContext.fileStreamKeyClass, ValueClass, InputFormatClass Spark Streaming会监视指定的HDFS目录，并且处理出现在目录中的文件。要注意的是，所有放入HDFS目录中的文件，都必须有相同的格式；必须使用移动或者重命名的方式，将文件移入目录；一旦处理之后，文件的内容即使改变，也不会再处理了；基于HDFS文件的数据源是没有Receiver的，因此不会占用一个cpu core。
编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉～每周五定期更新 上期回顾＆查看方式 在上一期，我们学习了配置Hadoop的相关内容。PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看。 NO.65 “Hello World”程序—WordCount Mr. 王 ：你知道“Hello
从 MapReduce 的命名可以看出，MapReduce 主要由两个阶段组成：Map 与 Reduce。通过编写 map() 函数与 reduce() 函数，就可以使用 MapReduce 完成分布式程序的设计。
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