hadoop集群运行wordcount

### 回答1：
Hadoop集群运行WordCount的步骤如下：

1. 准备数据：将需要统计的文本数据上传到Hadoop集群中的HDFS文件系统中。

2. 编写MapReduce程序：编写WordCount的MapReduce程序，其中包括Mapper类和Reducer类。

3. 打包程序：将编写好的MapReduce程序打包成jar包。

4. 提交作业：使用hadoop jar命令将jar包提交到Hadoop集群中运行。

5. 查看结果：等待作业运行完成后，在Hadoop集群中查看统计结果。

具体的步骤可以参考Hadoop官方文档或者其他相关教程。

### 回答2：
Hadoop是一款分布式计算框架，通过将数据分散到不同的机器上处理，从而实现了大规模数据的快速处理。Hadoop集群的运行需要通过分布式计算任务进行实现。Wordcount是Hadoop的一个经典实例，可以用来计算数据中每个单词出现的次数。

在Hadoop集群运行Wordcount首先需要准备数据，将数据上传到Hadoop文件系统HDFS中，可以使用Hadoop命令行工具或Hadoop API将数据上传到Hadoop中。上传完数据后，需要编写MapReduce程序对数据进行处理。MapReduce是Hadoop的计算模型，它将输入数据划分成若干分片，每个分片由一个Map任务处理，并将结果输出到一个临时文件，在Reduce任务中对这个临时文件进行整合从而得到最终结果。

在编写程序时，需要定义Map和Reduce的业务逻辑。在Wordcount中，Map任务的业务逻辑是读取每个文档中的单词，并将每个单词作为Key值输出，Value值设置为1，表示出现的次数。Reduce任务的业务逻辑是将相同Key的Value值进行累加，从而得出每个单词出现的总次数。

最后，将编写好的MapReduce程序打包上传到Hadoop集群中，通过YARN ResourceManager调度Map和Reduce任务分配给不同的计算节点执行。任务执行完成后，结果将输出到指定的输出目录中。

总的来说，Hadoop集群运行Wordcount需要进行以下几步操作：准备数据、编写MapReduce程序、上传程序并提交任务、等待任务运行完成并输出结果。在程序运行过程中需要进行日志跟踪和任务管理，以确保任务的正常运行和结果正确输出。

### 回答3：
Hadoop集群运行wordcount是Hadoop的一个基本例子，用于理解Hadoop MapReduce框架的运行方式。下面是具体步骤：

1.安装Hadoop

首先需要在每一台机器上安装Hadoop集群，并配置好环境变量。在安装完成后，需要测试安装是否成功，可以执行hadoop version命令，能够看到输出Hadoop的版本信息，则说明Hadoop已安装成功。

2.编写MapReduce作业

在该集群上运行wordcount需要编写MapReduce作业，这个作业包含了map和reduce方法代码。在map方法中，通过空格将每个单词分离出来，并将其映射到一个键值对中；在reduce方法中，将所有相同键值对的值加起来，得到对应单词出现的频率。

3.上传文件到HDFS

需要将要处理的文件上传到HDFS中。可以使用以下命令将文件上传到HDFS中：

hadoop fs -mkdir /input
hadoop fs -put input_file /input

4.提交MapReduce作业

可以使用以下命令提交MapReduce作业：

hadoop jar wordcount.jar WordCount /input /output

其中，wordcount.jar是MapReduce的Java代码打包好的JAR文件，后面跟着两个参数，第一个参数是输入文件所在的路径（HDFS中的路径），第二个参数是输出文件所在的路径。

5.查看结果

等待作业完成后，可以通过以下命令查看结果：

hadoop fs -cat /output/part-r-00000

其中，part-r-00000是reduce任务的输出文件名称。

通过以上步骤，就可以在Hadoop集群上运行wordcount作业并获取结果。需要注意的是，在实际生产环境中，需要对Hadoop集群进行更细致的配置和优化，以确保作业可以在最短时间内完成。