单词出现的总次数

1、WordCount概述

WordCount算是大数据计算领域经典的入门案例，相当于Hello World。

虽然WordCount业务极其简单，但是希望能够通过案例感受背后MapReduce的执行流程和默认的行为机制，这 才是关键。

 

 

 2、WordCount编程实现思路

map阶段的核心：把输入的数据经过切割，全部标记1，因此输出就是<单词，1>。shuffle阶段核心：经过MR程序内部自带默认的排序分组等功能，把key相同的单词会作为一组数据构成新的kv对。

lreduce阶段核心：处理shuffle完的一组数据，该组数据就是该单词所有的键值对。对所有的1进行累加求和，就是 单词的总次数。

 3、WordCount程序提交

上传课程资料中的文本文件1.txt到HDFS文件系统的/input目录下，如果没有这个目录，使用shell创建

hadoop fs -mkdir /input  

hadoop fs -put 1.txt /input

第二个参数：指定输入文件的路径；

第三个参数：指定输出结果的路径（该路径不能已存在）；

h

[root@node1 mapreduce]# pwd
/export/server/hadoop-3.3.0/share/hadoop/mapreduce
[root@node1 mapreduce]# hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar wordcount
/input /output

4、WordCount执行结果