wordcount代码python的简单介绍

如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapReduce程序

1、首先我们在Map程序中会接受到这批文档每一行的数据，然后我们编写的Map程序把这一行按空格切开成一个数组。并对这个数组遍历按1用标准的输出输出来，代表这个单词出现了一次。在Reduce中我们来统计单词的出现频率。

2、用户配置并将一个Hadoop作业提到Hadoop框架中，Hadoop框架会把这个作业分解成一系列map tasks 和reduce tasks。Hadoop框架负责task分发和执行，结果收集和作业进度监控。

3、安装 Hadoop：在你的计算机上安装 Hadoop。安装 Python：请确保你的计算机上已经安装了 Python。配置 Hadoop 环境：编辑 Hadoop 的配置文件，以确保 Hadoop 可以与 Python 配合使用。

4、方法一：将自己的编译软件与hadoop相连（我用的是MyEclipse去链接hadoop），直接运行程序。MyEclipse连接hadoop的教程待会我会在文章结尾处给出一个链接供大家参考。

5、mapreduce程序是用java写的，写好传到linux系统里，使用hadoop相关命令运行就行了。

6、当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

相关问答

Q1: 如何在Windows下搭建Storm

通过File-Settings打开配置界面找到Plugins在窗口点击Browse Repositories...。

通过一定的途径获取到STORM.DLL文件，例如网上寻找并下载。将STORM.DLL文件复制到“C：\Windows\System32”这个目录下。点击“开始菜单”，选择“运行”按钮，输入：regsvr32 STORM.DLL，点击确定。

User home 在 WindowsXP 是指 C：Documents and SettingsUser name； 在Windows 7 以上是指 C：UsersUser name Linux 代码如下 ~/.WebIdeXX/config 存放用户指定的设置。

不一定。WebStorm安装时，系统是32/64位均可。但从硬件配置来说，建议内存大一些会比较好。而4G以上的内存，就要使用到64位的系统了。但在32位系统以及4G内存下，也可以运行WebStorm。

一般来说，64位系统可以兼容很多32位的软件（但不是），但是你如果使用的是64位操作系统，无论是Webstorm还是其他专业软件，最好使用对应系统版本的软件，会更好。

正确的修复方法就是下载最新的Storm.dll文件，放回到目录里。可以用腾讯电脑管家修复下。打开电脑管家——电脑诊所——软件问题——缺少dll文件。

Q2: 如何在CDH5上运行Spark应用

这篇文章参考 How-to： Run a Simple Apache Spark App in CDH 5 编写而成，没有完全参照原文翻译，而是重新进行了整理，例如：spark 版本改为 0-cdh0 ，添加了 Python 版的程序。

随便写个spark程序，比如序列化一个集合，然后求和。然后使用maven打包，上传至集群。可以先提交运行一次，确保可以运行成功。

spark的conf也是在/etc/spark/conf。此时，如上所述，将对应的hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下即可 如果Hive的元数据存放在Mysql中，我们还需要准备好Mysql相关驱动，比如：mysql-connector-java-22-bin.jar。

执行ssh localhost确认一下，如果不需要密码登录就说明OK了。Tips： Mac下可能ssh不到本地，请检查你sharing设置：下载Spark http：//spark.apache.org/downloads.html 我选择的是spark-0-bin-cdhtgz 。

（7）运行Spark 1）Spark的启动与关闭 ①在Spark根目录启动Spark。./sbin/start-all.sh ②关闭Spark。./sbin/stop-all.sh 2）Hadoop的启动与关闭 ①在Hadoop根目录启动Hadoop。./sbin/start-all.sh ②关闭Hadoop。

直接在命令列输入该档名字；在档案之前加上路径即可； 比如当下目录下的test 执行./test ps：点斜杠表示当前目录 如何在CDH 5上执行Spark应用程式 几个基本概念： (1)job：包含多个task组成的平行计算，往往由action催生。

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