WordCount程序任务:
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程序 |
WordCount |
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输入 |
一个包含大量单词的文本文件 |
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输出 |
文件中每个单词及其出现次数(频数), 并按照单词字母顺序排序, 每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔 |
1.用你最熟悉的编程环境,编写非分布式的词频统计程序。
- 读文件
- 分词(text.split列表)
- 按单词统计(字典,key单词,value次数)
- 排序(list.sort列表)
- 输出
wc.py

f1.txt


在Ubuntu中实现运行。
- 准备txt文件
- 编写py文件

f1.txt

wc.py

- python3运行py文件分析txt文件。

2.用MapReduce实现词频统计
2.1编写Map函数
- 编写mapper.py
- 授予可运行权限
- 本地测试mapper.py
mapper.py



2.2编写Reduce函数
- 编写reducer.py
- 授予可运行权限
- 本地测试reducer.py
reducer.py





2.3分布式运行自带词频统计示例
- 启动HDFS与YARN

- 准备待处理文件,上传到HDFS上

- 运行实例hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar

- 查看结果


2.4 分布式运行自写的词频统计
- 用Streaming提交MapReduce任务:
- 查看hadoop-streaming的jar文件位置:/usr/local/hadoop/share/hadoop/tools/lib/
![]()
- 配置stream环境变量
![]()
![]()
- 编写运行文件run.sh
![]()
之前已经将f1.txt上传至input中,f1.txt如下![]()
- 运行run.sh运行
![]()
- 查看hadoop-streaming的jar文件位置:/usr/local/hadoop/share/hadoop/tools/lib/
- 查看运行结果
![]()
- 停止HDFS与YARN







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