centos7运行wordcount

要在CentOS 7上运行WordCount，您需要首先安装Hadoop和MapReduce。然后，您可以使用Hadoop Streaming来运行WordCount示例。具体步骤包括：准备输入文件、创建映射器和减速器脚本、使用Hadoop Streaming运行作业并查看结果。目标是使用MapReduce框架来计算给定文本文件中出现单词的频率。

相关问题

centos7安装hadoop伪分布

以下是在 CentOS 7 上安装 Hadoop 伪分布式环境的步骤：

1. 准备 Java 环境

Hadoop 运行需要 Java 环境，可以使用 OpenJDK 或 Oracle JDK。在 CentOS 7 上，可以通过以下命令安装 OpenJDK：

sudo yum install java-1.8.0-openjdk-devel

2. 下载 Hadoop

在 Hadoop 官网下载最新的稳定版本，并解压到指定目录。例如：

cd /opt
sudo wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.3.0/hadoop-3.3.0.tar.gz
sudo tar -xzf hadoop-3.3.0.tar.gz
sudo mv hadoop-3.3.0 hadoop

3. 配置环境变量

编辑 `/etc/profile` 文件，在文件末尾加入以下内容：

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

然后执行以下命令使环境变量生效：

source /etc/profile

4. 配置 Hadoop

进入 Hadoop 安装目录，编辑 `etc/hadoop/hadoop-env.sh` 文件，设置以下环境变量：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop

然后编辑 `etc/hadoop/core-site.xml` 文件，设置以下内容：

<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/opt/hadoop/tmp</value>
  </property>
</configuration>

然后编辑 `etc/hadoop/hdfs-site.xml` 文件，设置以下内容：

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>file:///opt/hadoop/hdfs/namenode</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>file:///opt/hadoop/hdfs/datanode</value>
  </property>
</configuration>

最后，编辑 `etc/hadoop/mapred-site.xml` 文件，设置以下内容：

<configuration>
  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.application.classpath</name>
    <value>$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value>
  </property>
</configuration>

5. 格式化 HDFS

在 Hadoop 安装目录下执行以下命令，格式化 HDFS：

hdfs namenode -format

6. 启动 Hadoop

执行以下命令启动 Hadoop：

start-dfs.sh
start-yarn.sh

7. 测试 Hadoop

在浏览器中访问 `http://localhost:9870/`，可以看到 Hadoop 的 Web UI。在终端中执行以下命令，上传一个文件到 HDFS：

hdfs dfs -mkdir /input
hdfs dfs -put $HADOOP_HOME/etc/hadoop/*.xml /input

然后执行以下命令，在 Hadoop 上运行一个 WordCount 示例程序：

yarn jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar wordcount /input /output

最后，查看输出结果：

hdfs dfs -cat /output/part-r-00000

如果输出了正确的结果，则说明 Hadoop 已经在 CentOS 7 上成功安装并运行。

Centos7安装netcat运算sparkStreaming进行单词统计

首先，需要安装Java和Spark环境。然后，可以使用以下步骤安装netcat和运行Spark Streaming进行单词统计：

1. 安装netcat

在Centos7中，可以使用以下命令安装netcat：

sudo yum install nc -y

2. 创建数据源

使用以下命令创建数据源，它将模拟一个实时数据源，发送单词流到本地主机的端口9999：

nc -lk 9999

3. 创建Spark Streaming应用程序

使用以下代码创建一个Spark Streaming应用程序，它将接收来自本地主机端口9999的单词流，并对单词进行计数：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;

public class WordCountApp {
  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    // 创建SparkConf对象
    SparkConf sparkConf = new SparkConf()
        .setAppName("WordCountApp")
        .setMaster("local[*]");

    // 创建JavaStreamingContext对象
    JavaStreamingContext streamingContext = new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.seconds(1));

    // 创建JavaReceiverInputDStream对象
    JavaReceiverInputDStream<String> lines = streamingContext.socketTextStream("localhost", 9999);

    // 对单词进行计数
    JavaDStream<String> words = lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator());
    JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = words.mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1)).reduceByKey((x, y) -> x + y);

    // 打印结果
    wordCounts.print();

    // 启动Streaming应用
    streamingContext.start();

    // 等待Streaming应用终止
    streamingContext.awaitTermination();
  }
}

4. 运行应用程序

使用以下命令编译和运行应用程序：

$ spark-submit --class WordCountApp --master local[*] wordcount.jar

其中，`wordcount.jar`是你的应用程序的Jar包。然后，你可以在终端上启动netcat并发送单词流，Spark Streaming应用程序将在控制台上显示单词计数结果。