<mainClass>org.apache.hadoop.examples.ExampleDriver</mainClass> </manifest> </archive> </configuration> </plugin> 这决定了使用jar命令执行hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar包时,实际执行了ExampleDriver的main方法,ExampleDriver的实现如下: public class ExampleDriver { public static void main(String ar...
Job ’s setJarByClass() 便于hadoop查找并加载相关的jar包文件 FileInputFormat.addInputPath() 设置输入路径,可以是一个文件,也可以是一个文件夹,而且可以被调用多次,用以加载不同的输入路径。 FileOutputFormat.setOutputPath() 设置输出路径,reduce函数会讲 文件写入该路径。在job执行前,该文件夹不能存在,否则hadoo...
可以运行了 cd hadoop-x.x.x/share/hadoop/mapreduce hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.8.5.jar wordcount /expr/wordcount/data /expr/wordcount/output // 解释一下就是运行了example里的wordcount wordcount的输入在HDFS的/expr/wordcount/data中,输出结果在/expr/wordcount/output中(这个目录程序自动创建的...
将从/example/data/gutenberg/davinci.txt读取此作业的输入。 此示例的输出存储于/example/data/davinciwordcount中。 两个路径皆位于群集的默认存储,而不是本地文件系统。 备注 如字数统计示例帮助中所述,还可以指定多个输入文件。 例如,hadoop jar /usr/hdp/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-exam...
cd hadoop-x.x.x/share/hadoop/mapreduce hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.8.5.jar wordcount /expr/wordcount/data /expr/wordcount/output // 解释一下就是运行了example里的wordcount wordcount的输入在HDFS的/expr/wordcount/data中,输出结果在/expr/wordcount/output中(这个目录程序自动创建的 ...
#在Hadoop中实现MapReduce的例子frommrjob.jobimportMRJobclassMRWordCount(MRJob):defmapper(self,_,line):forwordinline.split():yield(word,1)defreducer(self,word,counts):yield(word,sum(counts))if__name__=='__main__':MRWordCount.run()
MapReduce 单词计数应用程序示例包含在 HDInsight 群集中。 此示例位于群集默认存储的/example/jars/hadoop-mapreduce-examples.jar中。 以下Java 代码是包含在hadoop-mapreduce-examples.jar文件中的 MapReduce 应用程序的源代码: Java复制 packageorg.apache.hadoop.examples;importjava.io.IOException;importjava.util....
The data sets are usually divided into splits, for example, the size of a split in Hadoop distributed file system (HDFS) is 64 MB by default, but it can be configured. 2. Map function: A map task takes a key/value pair from the input reader, performs some computation on it, and ...
package com.zhbwang.bigdata.example; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; ...
2.提高数据传输效率:较大的数据块可以提高数据传输的效率。在Hadoop集群中,数据块是以流的方式进行传输的,较大的数据块可以减少寻址和传输的开销,提高数据的读取和写入速度。 3.适应大规模数据处理:HDFS主要用于大规模数据处理,如大数据分析和批处理作业。较大的数据块可以更好地适应这些大规模数据处理需求,减少了数...