内容概要：本文详细记录了一个完整的基于Hadoop平台的WordCount任务实现过程，从环境准备到最终成果展示，涵盖了关键步骤的具体操作流程。首先介绍了创建所需文件夹结构并上传原始文本文件至HDFS；其次详述了构建Maven项目来组织相关源代码，以及定义Map（映射）、Combine（组合）、Reduce（归约）三个重要的处理环节所对应的程序逻辑；然后阐述了项目打包、分发过程及远程节点上部署运行该作业的整体思路；最后，通过访问Web界面确认最终生成的统计报告保存路径及其部分内容，验证任务成功完成。 适用人群：适用于初学者及有一定经验的数据工程师或研究人员，特别是那些希望快速掌握MapReduce模型实际应用技巧的人士。 使用场景及目标：此教程可以帮助用户深入了解Apache Hadoop生态系统内的MapReduce计算范式的运作机制。它演示了如何借助命令行工具高效管理和查询大规模非结构化或半结构化的数据集，从而支持后续更加复杂的分析任务的需求探索。此外，对于正在寻找入门级实战演练的学习者而言，这也是非常有价值的练习资料，既包括理论概念的学习也提供了充分的机会来进行动手实验。 其他说明：为了确保最佳实践效果，请注意跟随文中指引逐步尝试每一个新概念的应用，尤其是在编码部分，尽量不要跳过任何一步骤，并积极查阅官方文档或其他权威参考资料作为补充材料，遇到困难时也不必气馁，多做几次重复试验往往能带来意外收获。同时考虑到性能优化的可能性，可以在适当时候调整配置参数，比如增大堆栈容量或者更改块副本数目等。

Storm本地模式【亲测可用】基于Java版本的Storm WordCount

操作系统：CentOS6.5x64（安装类型选软件开发平台）;安装软件：hadoop-2.7.1.tar.gz、jdk-7u79-linux-x64.tar.gz/jdk-8u151-linux-x64.tar.gz

云计算与大数据 MapReduce实验 Wordcount实验中所需数据包 WordCount.jar 不需要封装，centos7 linux hadoop实验上传所需

用Hadoop编程完成wordcount单词统计程序-南华大学

一、案例简介 使用 netcat 工具向 9999 端口不断的发送数据，通过 SparkStreaming 读取端口数据并统 计不同单词出现的次数 。 二、netcat操作 1、虚拟机中安装netcat [root@hadoop1 spark]# yum install -y nc 2、启动程序并发送数据 [root@hadoop1 spark]# nc -lk 9999 三、代码实现 1、maven依赖 org.apache.spark spark-streaming_2.11 2.1.1 2、java代码 object SparkStreamingDemo { def main(arg

word源码java hw5 一、作业要求 在HDFS上加载莎士比亚文集的数据文件（Shakespeare.txt），编写MapReduce程序进行词频统计，并按照单词出现次数从大到小排列，输出前100个高频单词，要求忽略大小写，忽略标点符号（punctuation.txt），忽略停词（stop-word-list），忽略数字，单词长度>=3。输出格式为"<排名>：<单词>，<次数>"，例如： 1: 单词1，次数 2: 单词2，次数 ... 100: 单词100，次数 【注】作业提交方式：git仓库地址或者相关文件的zip包 git仓库目录组织建议： project name （例如wordcount） | +-- src | +-- target | +-- output | | +-- result (输出结果文件) | +-- pom.xml | +-- .gitignore（target目录下只保留jar文件，并忽略其它无关文件） | +-- readme.md （对设计思路，实验结果等给出说明，并给出提交作业运行成功的WEB页面截图。可以进一步对性能、扩展性等方面存在的不足和

第5章 MapReduce分布式计算框架 2 5.1. MapReduce简介 2 5.2. wordcount经典案例介绍 2 5.3. MapReduce进程介绍 3 5.4. MapReduce编程规范 3 5.5. wordcount经典案例的实现 5 5.5.1. 分析数据准备 5 5.5.2. 新建maven项目，导入项目所需要的依赖 6 5.5.3. Mapper阶段代码编写 10 5.5.4. Reduce阶段代码编写 12 5.5.5. 定义Driver类, 描述 Job 13 5.5.6. 使用maven将项目打包成jar包 15 5.6. MapReduce作业运行 16 5.7. END 19 第5章MapReduce分布式计算框架 本章介绍了Hadoop的MapReduce分布式计算框架的基本概念、编程规范和词频统计实战等内容。从存储的大数据中快速抽取信息，进一步进行数据价值的挖掘，需要用到大数据的分布式计算技术的支持。Hadoop支持多种语言进行MapReduce编程，包括java、Python和C++等。本章从实战的角度出发，使用java编程语言通过

Apache Flink作为流式计算的佼佼者，如何快速入手一个Flink项目呢，本例就以经典的大数据word count统计为例，讲述传统Apache Flink DataSet API（批处理API）和新的流式DataStream API的两种实现，从代码动手开始揭开Apache Flink的神秘面纱，项目包含以下内容： 1. 环境准备和创建项目 1.1 软件准备及版本 1.2 IDEA下创建Java项目FlinkTutorial 2. DataSet API 批处理实现word count 3. DataStream API 流处理实现word count 3.1 有界的流处理 3.2 无界的流处理

大数据与云计算培训学习资料 Hadoop集群 细细品味Hadoop_第6期_WordCount运行详解 共18页.pdf