shell开发Hadoop streaming 实例代码

时间: 2023-10-04 17:12:38 浏览: 32
以下是一个使用Hadoop Streaming的Shell脚本示例代码: ``` #!/bin/bash # 设置输入和输出目录 INPUT_DIR=/input OUTPUT_DIR=/output # 删除旧的输出目录 hadoop fs -rm -r $OUTPUT_DIR # 运行Hadoop Streaming作业 hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.10.1.jar \ -input $INPUT_DIR \ -output $OUTPUT_DIR \ -mapper "map.sh" \ -reducer "reduce.sh" \ -file "map.sh" \ -file "reduce.sh" # 打印输出 hadoop fs -cat $OUTPUT_DIR/* ``` 其中,map.sh和reduce.sh是实际的Mapper和Reducer脚本。在这个例子中,我们使用了Hadoop默认的Streaming jar文件,并将map.sh和reduce.sh文件作为输入文件传递给它。在运行作业之前,我们删除了旧的输出目录(如果存在),以便Streaming作业可以重新生成输出。最后,我们使用hadoop fs -cat命令打印输出。
相关问题

执行Hadoop分布式实例详细代码分析

以下是一个简单的Hadoop分布式实例详细代码分析: 1. 配置Hadoop集群: 在多个服务器上安装Hadoop,并进行配置以创建一个Hadoop集群。这些服务器可以是物理服务器或虚拟机。 2. 准备数据: 将需要处理的数据上传到Hadoop集群中的HDFS(Hadoop分布式文件系统)。可以使用以下命令将本地文件上传到HDFS: ``` hdfs dfs -put local_file_path hdfs_file_path ``` 3. 编写MapReduce程序: 编写MapReduce程序来处理上传到HDFS的数据。以下是一个简单的单词计数MapReduce程序实现: ```java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { String[] words = value.toString().split(" "); for (String w : words) { word.set(w); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } ``` 这个MapReduce程序会对上传到HDFS的数据进行单词计数。其中,Mapper类用于将输入数据分割成单词,然后输出一个键-值对,其中键是单词,值为1。Reducer类用于将相同键的值相加,然后输出键-值对,其中键为单词,值为单词出现的次数。 4. 运行MapReduce程序: 将编写的MapReduce程序提交到Hadoop集群上运行。使用以下命令提交MapReduce程序: ``` hadoop jar jar_file_path input_path output_path ``` 其中,jar_file_path是编译后的MapReduce程序的jar包路径;input_path是上传到HDFS的数据的路径;output_path是MapReduce程序输出结果的路径。 5. 获取结果: 查看MapReduce程序的运行结果,并将结果下载到本地计算机中进行分析。使用以下命令查看MapReduce程序的运行结果: ``` hdfs dfs -cat output_path/part-r-00000 ``` 其中,output_path是MapReduce程序输出结果的路径。

hadoop streaming测试网站

Hadoop streaming测试网站是一个在线的Hadoop流式处理测试工具,可以让开发人员在不需要安装Hadoop的情况下测试他们的MapReduce作业。以下是一些常用的Hadoop streaming测试网站: 1. Cloudera Hadoop Streaming Test: https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-streaming/HadoopStreaming.html 2. AWS EMR Hadoop Streaming Test: https://aws.amazon.com/emr/hadoop-streaming/ 3. Qubole Hadoop Streaming Test: https://www.qubole.com/resources/hadoop-streaming/ 4. Hortonworks Hadoop Streaming Test: https://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.6.5/bk_command-line-installation/content/hadoop-streaming.html 5. Google Cloud Dataproc Hadoop Streaming Test: https://cloud.google.com/dataproc/docs/tutorials/streaming-example 这些网站提供了一个简单的界面,让用户上传他们的MapReduce代码和输入数据,并运行作业。它们还提供了一些示例代码和文档,以帮助用户了解Hadoop流式处理的基础知识。

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Hadoop Streaming 是 Hadoop 生态系统的一部分,它允许我们使用非 Java 编写的 MapReduce 程序来进行数据处理。在词频统计任务中,我们可以使用 Hadoop Streaming 来进行高效的词频统计。 首先,我们需要将我们的数据准备好,并以文本文件的形式存储在 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)中。接下来,我们需要编写一个用于词频统计的 MapReduce 程序,这个程序可以使用任何非 Java 编程语言编写。 在 Map 阶段,我们可以使用一个脚本(比如 Python、Ruby 等)来解析每一行的文本数据,并将每个单词以键值对的方式输出。键为单词,值为数字 1,表示这个单词出现了一次。 在 Reduce 阶段,我们可以使用另一个脚本来将相同键的值进行累加。这样,我们就可以得到每个单词的词频。 通过 Hadoop Streaming,我们可以将这两个脚本作为 Map 和 Reduce 程序进行提交到 Hadoop 集群上,并通过命令行或脚本来执行任务。Hadoop Streaming 将负责调度、分配任务,并将最终的统计结果输出到指定的文件中。 总的来说,Hadoop Streaming 提供了一种灵活、高效的方式来进行词频统计。使用非 Java 编程语言来编写 MapReduce 程序可以降低学习成本,并提高开发的效率。同时,Hadoop Streaming 也充分利用了 Hadoop 的分布式计算能力,可以处理大规模的数据,提供可靠、高性能的词频统计服务。
基于Hadoop Streaming进行MapReduce实践需要遵循以下步骤: 1. 编写Mapper和Reducer代码,将其保存为可执行文件或脚本。Mapper和Reducer可以使用任何编程语言,只要它们可以在命令行上运行即可。 2. 在Hadoop集群上启动Hadoop Streaming作业,并指定Mapper和Reducer的可执行文件或脚本路径。 3. 将输入数据上传到HDFS中,并指定输入路径作为Hadoop Streaming作业的输入。 4. 指定输出路径作为Hadoop Streaming作业的输出。 5. 启动Hadoop Streaming作业,并等待作业完成。 下面是一个简单的示例,展示如何使用Hadoop Streaming进行单词计数: 1. 编写Mapper代码,将其保存为Python脚本: python #!/usr/bin/env python import sys for line in sys.stdin: line = line.strip() words = line.split() for word in words: print(word + '\t' + '1') 2. 编写Reducer代码,将其保存为Python脚本: python #!/usr/bin/env python import sys current_word = None current_count = 0 word = None for line in sys.stdin: line = line.strip() word, count = line.split('\t', 1) count = int(count) if current_word == word: current_count += count else: if current_word: print(current_word + '\t' + str(current_count)) current_count = count current_word = word if current_word == word: print(current_word + '\t' + str(current_count)) 3. 将Mapper和Reducer保存为可执行文件,并上传到HDFS中。 4. 将输入数据上传到HDFS中,例如: bash $ hadoop fs -put input.txt /input 5. 启动Hadoop Streaming作业: bash $ hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.7.3.jar \ -file mapper.py -mapper mapper.py \ -file reducer.py -reducer reducer.py \ -input /input -output /output 在这个命令中,我们指定了Mapper和Reducer的Python脚本路径,以及输入和输出路径。Hadoop Streaming会自动将输入数据分割成小块,并将它们分配给Mapper进行处理。Mapper将每个单词映射到一个计数器,并将其发送到Reducer进行聚合。最终结果被写入到输出路径中。 6. 查看输出结果: bash $ hadoop fs -cat /output/* 这将显示单词和它们的计数器,例如: text hello 2 world 1 这就是基于Hadoop Streaming进行MapReduce实践的基本步骤。你可以使用不同的编程语言和算法来解决不同的问题。
在Hadoop Streaming脚本中,约束关系参数包括以下几个: 1. mapreduce.job.reduces:指定Reduce任务的数量。这个参数可以用来控制输出文件的数量,以及Reduce任务的负载均衡。 2. mapreduce.partition.keypartitioner.options:指定Partitioner的参数。Partitioner用于将Map输出的键值对分配到不同的Reduce任务中。这个参数可以用来控制Partitioner的行为。 3. mapreduce.job.output.key.comparator.class:指定输出键值对的比较器类。这个参数可以用来控制输出文件的顺序。 4. mapreduce.job.output.value.comparator.class:指定输出键值对的值比较器类。这个参数可以用来控制输出文件的顺序。 5. mapreduce.job.output.key.field.separator:指定输出键值对的键和值之间的分隔符。默认情况下,分隔符是制表符。 6. mapreduce.job.output.value.field.separator:指定输出键值对的值之间的分隔符。默认情况下,分隔符是制表符。 7. mapreduce.job.output.key.prefix:指定输出键值对的键的前缀。默认情况下,没有前缀。 8. mapreduce.job.output.key.suffix:指定输出键值对的键的后缀。默认情况下,没有后缀。 9. mapreduce.job.output.value.prefix:指定输出键值对的值的前缀。默认情况下,没有前缀。 10. mapreduce.job.output.value.suffix:指定输出键值对的值的后缀。默认情况下,没有后缀。 这些参数可以在Hadoop Streaming脚本中使用,以控制MapReduce作业的行为。
hadoop豆瓣评分代码是指使用Hadoop分布式计算框架对豆瓣电影的评分数据进行处理和分析的代码。 实现该代码的具体步骤如下: 1. 数据准备:从豆瓣电影网站获取评分数据,包括用户ID、电影ID和评分等信息,并将数据存储到Hadoop分布式文件系统(HDFS)中。 2. 数据预处理:使用Hadoop的MapReduce编程模型,编写Mapper和Reducer程序对数据进行预处理。Mapper负责将评分数据切分为键值对,其中键为电影ID,值为评分。Reducer负责将相同电影ID的评分进行累加计算,并输出为键值对形式,其中键为电影ID,值为该电影的总评分。 3. 数据分析:通过另一个MapReduce任务对数据进行分析。Mapper负责从上一步骤输出的结果中提取电影ID和总评分,将其作为键值对输出。Reducer负责对相同电影ID的总评分进行平均计算,输出为键值对形式,其中键为电影ID,值为该电影的平均评分。 4. 结果展示:可以将最终的结果存储到HDFS中,或将其导出到本地文件系统,以便进一步进行展示和分析。 这段代码的作用是对豆瓣电影的评分数据进行处理和分析,从而得到每部电影的平均评分。通过使用Hadoop分布式计算框架,可以充分利用分布式计算集群的计算能力,提高处理大规模数据的效率。这对于豆瓣等电影评分网站来说,可以帮助他们更好地了解用户对电影的评价,进而进行影片推荐和研究分析。同时,通过Hadoop的并行计算能力,可以加快数据处理速度,提高计算效率。
以下是一个简单的 Hadoop 单词统计代码示例,统计一个文本文件中每个单词出现的次数: Mapper 类: import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line); while (tokenizer.hasMoreTokens()) { word.set(tokenizer.nextToken()); context.write(word, one); } } } Reducer 类: import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } context.write(key, new IntWritable(sum)); } } Driver 类: import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class WordCountDriver { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCountDriver.class); job.setMapperClass(WordCountMapper.class); job.setCombinerClass(WordCountReducer.class); job.setReducerClass(WordCountReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } 在运行时,需要将输入文件和输出目录作为参数传递给程序。例如: $ hadoop jar WordCount.jar WordCountDriver /input /output 其中,/input 是输入文件所在目录,/output 是输出目录。
Hadoop的WordCount程序是一个经典的MapReduce程序,它的作用是统计文本中单词的出现次数。 下面是一个简单的WordCount代码示例: 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; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } 这段代码实现了一个简
### 回答1: Hadoop的MapReduce代码案例有很多,以下是其中一些常见的: 1. WordCount:统计文本中每个单词出现的次数。 2. InvertedIndex:建立文本的倒排索引,方便快速查找。 3. PageRank:计算网页的PageRank值,用于搜索引擎排名。 4. K-Means:聚类算法,将数据分成多个簇。 5. Naive Bayes:朴素贝叶斯分类算法,用于文本分类等任务。 6. Collaborative Filtering:协同过滤算法,用于推荐系统。 以上是一些常见的Hadoop MapReduce代码案例,它们都可以在Hadoop平台上运行,处理大规模数据。 ### 回答2: Hadoop是一个分布式计算框架,用于处理大规模数据集。而MapReduce则是Hadoop的核心算法之一,用于将大规模数据集分割成小块,并以并行的方式进行处理。以下是一个简单的Hadoop MapReduce代码案例: 例如,我们有一堆文本数据文件,每个文件都包含了一些单词和它们的词频,我们需要对这些文件进行统计并计算出所有单词的总词频。首先,我们需要编写MapReduce的Mapper类: public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{ private final static LongWritable ONE = new LongWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{ String line = value.toString(); String[] words = line.split(" "); for(String w : words){ word.set(w); context.write(word, ONE); } } } Mapper类接收的是一个LongWritable类型的key 和 一个Text类型的value,key代表了每个文件的偏移量,value则是该文件中的一行文本。在map()方法中,我们首先将文本分裂成单词,然后遍历每个单词,将它们输出到Reducer中,输出的key为单词,value为固定值1。 接下来,我们需要编写MapReduce的Reducer类: public class WordCountReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>{ public void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException{ long count = 0; for(LongWritable value : values){ count += value.get(); } context.write(key, new LongWritable(count)); } } Reducer类接收的key和value分别对应之前Mapper类输出的key和value。Reducer的reduce()方法中,我们需要将每个单词的出现次数相加,并将结果输出到文件系统中。 最后,我们需要编写Main类来执行MapReduce程序: public static void main(String[] args) throws Exception{ Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "wordcount"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(WordCountMapper.class); job.setCombinerClass(WordCountReducer.class); job.setReducerClass(WordCountReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(LongWritable.class); FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } 在Main类中,我们首先定义了一个Job,并根据需要设置Mapper、Reducer、Combiner以及输出文件格式等信息。然后设置输入和输出文件的路径,并执行MapReduce程序,最后输出任务执行的结果。 以上是一个简单的Hadoop MapReduce代码案例,通过这个案例我们可以初步了解MapReduce算法的执行流程和基本操作。 ### 回答3: Hadoop的MapReduce是一种分布式处理框架,可简化处理海量数据的方式。通过MapReduce,可以将任务分解成多个并行处理的作业,从而提高处理数据的速度和效率。下面以一个简单的代码案例来说明Hadoop的MapReduce实现方式。 案例背景:有一个文本文件,其中包含若干行文字,每行文字包含多个单词,需要求出每个单词出现的次数。 Map阶段: 1.每个Mapper读取一行文字,然后将该行文字进行拆分,得到一个单词列表。 2.将单词作为Key,将1作为Value,存入一个临时Map中。 3.输出临时Map中的每个键值对,作为Mapper的输出。 输出格式为(Key,Value)。 例如:原始输入为"hello world",Mapper会输出两个键值对: ("hello",1) ("world",1) Reduce阶段: 1.接收到Mapper的输出后,Reduce会按照Key进行排序。相同的Key会被分到同一个Reducer中。 2.对于每一个Key,Reduce会将它对应的Value合并(即求和),得到最终的出现次数。 3.输出最终的结果。输出格式为(Key,Value)。 例如:接收到Mapper输出的两个键值对后,Reduce会进行合并并输出一个键值对: ("hello",1) ("world",1) 最终输出为: ("hello",1) ("world",1) 注意:以上是一个最基本的MapReduce实现方式,实际应用中可能存在更多的处理步骤和优化方法。

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