hadoop wordcount 예제

한편, 하두프 온라인 교육에서 우리의 전문가가 MapReduce와 관련된 모든 개념을 논의 한이 MapReduce 튜토리얼 비디오를 통해 갈 수 있습니다 명확하게 예를 사용하여 설명했다 : 좋은 예는 간단한 단어로 Hadoop 학습을 시작 킥 좋은 예 맵Reduce 프로그램 수. 이제 먼저 Input.txt 파일이 명령을 사용하여 경로 /사용자/루트/워드카운트에 있는지 확인합니다: hadoop jar hadoop-mapreduce-example.jar WordCount/샘플/샘플/출력 이 예제에서는 Hadoop의 Word Count 예제를 보여 줍니다. 단어 수는 Hadoop MapReduce 패러다임을 이해하는 기본 예로서 입력 파일에서 각 단어의 인스턴스 수를 계산하고 단어 목록과 특정 단어의 인스턴스 수를 출력으로 제공합니다. 위의 코드에서 jar 파일은 다운로드 폴더에 있으며 기본 클래스는 경로 com.javacodegeeks.example.wordcount.wordcount/netjs/MapReduce/wordcount.jar에 대한 경로입니다. MapReduce 프레임워크가 없을 때 병렬 및 분산 처리가 전통적인 방식으로 어떻게 진행되었는지 이해해 보겠습니다. 2000년부터 2015년까지의 일일 평균 기온이 포함된 일기 예보를 예로 들어 보겠습니다. 여기, 나는 매년 가장 높은 온도를 갖는 날을 계산하고 싶습니다. 다음 내용이있는 파일 wordcount.txt가 있다고 가정 해 봅시다. 그런 다음 파일 wordcount.txt를 이 디렉토리에 복사합니다. 유출이 진행되는 동안 유출 임계값을 초과하면 유출이 완료될 때까지 수집이 계속됩니다. 예를 들어 mapreduce.map.sort.spill.percent가 0.33으로 설정되어 있고 유출이 실행되는 동안 버퍼의 나머지가 채워지면 다음 유출에는 수집된 모든 레코드 또는 버퍼의 0.66이 포함되며 추가 유출이 발생하지 않습니다.

즉, 임계값은 차단이 아닌 트리거를 정의합니다. 예를 들어 “코끼리는 동물입니다”라는 문장을 고려하면 됩니다. WordCount 예제의 매퍼 단계는 문자열을 개별 토큰 즉, 단어로 분할합니다. 이 경우 전체 문장은 아래와 같이 값 1이있는 5 개의 토큰 (각 단어마다 하나씩)으로 나뉩니다 . 이러한 경우 FileSystem에서 동일한 파일(경로)을 열고/또는 쓰기를 시도하는 동일한 매퍼 또는 감속기의 두 인스턴스(예: 투기적 작업)가 동시에 실행되는 문제가 있을 수 있습니다.