一、拉取ubuntu镜像抓取ubuntu的镜像作为基础搭建hadoop环境#如果不指定版本号的话，默认拉取最新的ubuntu版本dockerpullubuntu二、创建容器#1.查看已拉取的镜像dockerimages#2.创建容器dockerrun-it--namemyhadoop-p80:80ubuntu#dockerrun:创建并运

目录一、起步流程1.创建配置参数对象---Configuration类(org.apache.hadoop.conf.Configuration)2.通过配置参数对象指定hdfs的地址3.创建HDFS文件系统的对象---带配置项---FileSystem类​二、具体操作（1）创建目录：/wordcount（2）下载文件：/data/input/word.txt下载到D:/hadoop

1、启动wordcont程序显示异常：原因：2、显示服务器连接不成功：原因：虚拟机配置问题，导致yarn服务没有启动3、运行结果不正确：原因：暂未发现，求解答

6.1编辑WordCount.java创建wordcount测试目录 编辑WordCount.java输入下面代码：可以访问https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html查看importjava.io.IOException;importjava.util.String

《尚硅谷大数据Hadoop教程，hadoop3.x搭建到集群调优，百万播放》P74-78会遇到的bugWindows机上未配置Hadoop_HOME环境变量。解决方法:需要通过winutils来虚拟hadoop在windows的环境。Windows的IDEA中的所创建wc项目的jdk版本，与Linux虚拟机上的版本不一致，导致在虚拟机集群上，hado

代码demopackagecom.spark.wordcountimportorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.SparkContext._importorg.apache.spark.SparkConfobjectWordCount{defmain(args:Array[String]){//文件位置valinputFile="hdfs://192.168.10

题目：实现WordCount。它应当返回一个映射，其中包含字符串s中每个“单词”的个数。函数wc.Test会对此函数执行一系列测试用例，并输出成功还是失败。你会发现strings.Fields很有帮助。packagemainimport("golang.org/x/tour/wc""strings")funcWordCount(sstr

本篇文章将带大家运行Flink最简单的程序WordCount。先实践后理论，对其基本输入输出、编程代码有初步了解，后续篇章再对Flink的各种概念和架构进行介绍。下面将从创建项目开始，介绍如何创建出一个Flink项目；然后从DataStream流处理和FlinkSQL执行两种方式来带大家学习Word

SparkContext：通往Spark集群的入口点，用于创建RDD和广播变量等RDD：弹性分布式数据集，Spark应用程序的核心抽象Transformation：操作RDD生成新的RDD，如map、filter等Action：对RDD的操作，如count、collect等 环境：SparkStandalone模式目标：计算文本文件中所有单词的出现频率输入文

步骤1：修改主机名和IP地址1.1修改主机名sudohostnamectlset-hostnameyour_hostname1.2修改IP地址和绑定主机名与IP，根据你的网络配置进行设置。步骤2：关闭防火墙并关闭防火墙开机启动sudosystemctlstopfirewalldsudosystemctldisablefirewalld步骤3：安装JDK并配置环境

    说实话，wordcount这个案例挺土的，但是作为入门案例，还是值得学习的，本篇就通过MapReduce来对词频进行一个统计分析，并写出核心代码。一：案例介绍：     Input:读取文本文件；Splitting:将文件按照文件块(block)或者行进行拆分，此时得到的K1为偏移量，V1表示对应行

在spark集群上跑一个程序首先保证下面进程开启zookeeperhdfsspark首先是父类的依赖<properties><scala.version>2.11.8</scala.version><spark.version>2.2.2</spark.version><hadoop.version>2.7.6</hadoop.version></pro

今天在执行wordcount词频统计时报错执行语句为hadoopjarshare/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jarwordcountwcinputwcoutput报错如下 这表示指定的输入路径hdfs://hadoop102:8020/user/atguigu/wcinput不存在然后我打开hadoop可视化网页一看确实

1、自己准备一个数据量比较小的txt文件然后将其上传到虚拟机本地：之后上传到hdfs里面：2、编写代码1、引入相关依赖<dependencies><!--https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-common--><dependency><groupId>org.a

一、案例概述1、第一步--变成偏移量的K1，V1（这一步不需要我们自己写）2、进入Map阶段输出新的<K2,V2>的键值对；3、Shuffle阶段分区、排序、规约、分组输出新的键值对：4、Reduce阶段转换为<K3,V3>的新的形式的键值对；利用TextOutputFormat的类实现结果的输出；二、具体实践1

一.安装spark1.1下载并解压官方下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html，选择Spark版本和对应的Hadoop版本后再下载：解压安装包#tar-zxvfspark-2.2.3-bin-hadoop2.6.tgz1.2配置环境变量vim/etc/profileexportSPARK_HOME=/usr/app/spark-2.2.3-bin-

1、WordCount编程实现思路2、Map阶段的执行流程3、Reduce阶段执行过程4、Shuffle机制Shuffle概念：Map端Shuffle：Reduce端Shuffle：Shuffle弊端：

实现JavaSpark-CoreWordCount流程概述下面是实现JavaSpark-CoreWordCount的整体流程：步骤描述1.创建SparkConf创建一个SparkConf对象，设置应用程序的名称和运行模式2.创建JavaSparkContext创建一个JavaSparkContext对象，用于连接Spark集群3.加载文本文件

11.WordCount示例编写任务目的理解WordCount示例的业务逻辑掌握MapReduceReduce端编程规范理解WordCount示例Reduce端的自定义业务逻辑的编写熟记MapReduceDriver端编程规范任务清单任务1：WordCountReduce端程序编写任务2：WordCountDriver端程序编写详

10.WordCount示例编写（一）任务目的理解WordCount示例的业务逻辑掌握MapReduceMap端编程规范理解WordCount示例Map端的自定义业务逻辑的编写任务清单任务1：WordCount的业务逻辑任务2：WordCountMap端程序编写详细任务步骤任务1：WordCount的业务逻辑MapTas

WordCount案例实操java代码WordCountMapper类packagecom.guodaxia.mapreduce.wordcount;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;importjav

一：启动hadoop和sparkcd/usr/local/Cellar/hadoop/3.2.1/sbin./start-all.shcd/usr/local/Cellar/spark-3.0.0-preview2/sbin./start-all.sh二：JavaWordCount1.引入依赖依赖的版本号要与安装程序的版本号保持一致。<dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><a

文章目录Hadoop系列文章目录一、mapreduce编程模型1、MapReduce介绍2、MapReduce编程规范3、序列化4、hadoop数据类型5、示例二、wordcount实现1、pom.xml2、Mapper3、Reducer4、Driver5、完整的代码（WordCount）6、Driver推荐写法7、运行结果1）、运行日志2）、运行结果三、运行环境介绍

网上关于Stormwordcount的例子很多，不过都是基于storm-0.9.0.1，在运行例子过程中torm0.9.0.1.jar在maven中央仓库没有找到只有0.9.3，在运行过程中出现了好多问题。所以记下笔记。方便以后查看。1，下载Storm，地址为http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/storm/apache-storm-0.9.3/