使用wordcount计算案例结果，将结果输出到/pts/output目录下

如果你想使用WordCount任务将结果输出到 `/pts/output` 目录下，你需要确保你的Hadoop集群配置允许写入该路径，并且有足够的权限。在实际操作中，你可以按照以下步骤进行：

1. **准备输入数据**：首先，需要有一个或多个文本文件作为WordCount的输入。例如，如果文件名为`input.txt`，它应该位于你的Hadoop JobTracker的默认输入目录下（一般是`file:///path/to/input/input.txt`），或者是HDFS上的相应路径。

2. **修改WordCount命令**：将原来的输出路径替换为你指定的路径。假设你的WordCount JAR文件已经放在正确的位置，命令可能会变成：

   hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /path/to/input /pts/output

确保`/pts/output`目录存在，如果没有，可能需要先创建它。

3. **提交任务**：在Hadoop命令行客户端或者通过YARN客户端（如Ambari、Hue等）提交这个命令。这将会启动MapReduce job，WordCount将在集群上并行处理数据，然后将结果写入到`/pts/output`。

4. **检查结果**：任务完成后，结果会以键值对的形式存在于`/pts/output`下的文本文件中。每行代表一个单词及其频率，格式通常是`<word>\t<count>`。

相关问题

将panda.txt文件上传到集群hdfs根目录下的input文件夹，运行wordcount的jar包最总输出/output目录下，在集群中查看词频统计结果

首先，你需要确保已经将Pandas文本文件(panda.txt)上传到了Hadoop Distributed File System (HDFS) 的根目录 /input 下。通常，这涉及到通过命令行工具如`hadoop fs -put` 或者通过Hadoop的客户端工具(如Hadoop的配置好的HDFS CLI)来完成。

接下来，你需要启动MapReduce任务并运行WordCount程序。在Hadoop环境中，WordCount是一个经典的示例，它会计算文件中单词的频率。以下是步骤：

1. 在Hadoop Shell或者YARN环境下，进入到Hadoop项目目录，比如`cd /path/to/hadoop-project`。
2. 使用Hadoop的jar命令来运行WordCount，指定输入文件、输出路径以及应用的主类（一般是`org.apache.hadoop.mapreduce.examples.WordCount`），命令类似这样：

   hadoop jar wordcount.jar wordcount input/panda.txt output/output

其中，`input/panda.txt`是你的输入文件，`output/output`是你想要的输出文件夹。

3. 运行完上述命令后，WordCount作业会在集群上执行，完成后，输出文件夹`output`下的`part-r-00000`通常是词频统计的结果文件。

4. 最后，你可以使用`hadoop dfs -cat` 或 `hadoop fs -get` 命令查看结果文件，或者通过Hadoop Web UI去查看Job的状态和结果。

SecureCRT运行mapreduce wordcount程序,统计单词词频,将结果输出到/tmp/result目

SecureCRT通常用于管理和远程连接Linux或Unix系统，而不是直接运行MapReduce程序。然而，如果你想通过SSH连接并在Hadoop集群环境下使用MapReduce进行WordCount操作，你需要按照以下步骤：

1. **安装和配置Hadoop**: 首先确保你在本地或远程服务器上已经成功安装并配置了Hadoop HDFS和YARN（如果使用Hadoop 2+版本）。

2. **编写MapReduce程序**: 使用Hadoop提供的`hadoop streaming`工具，这是一个命令行接口，可以与外部程序交互。WordCount的基本步骤包括编写Mapper、Reducer以及一个主脚本。Mapper会读取输入文件，分割成单词，然后将每个单词作为键值对（key-value）发送给Reducer。Reducer则接收所有相同的键，并累加对应的值。

- Mapper脚本（例如 `mapper.sh`）:

     #!/bin/bash
     grep -oE '\w+' $1 | sort | uniq -c

- Reducer脚本（例如 `reducer.sh`）:

     #!/bin/bash
     hadoop fs -getmerge /user/$USER/mapred/local ${PWD}/words.txt
     cat words.txt | awk '{print $2 "\t" $1}'

3. **运行WordCount**: 使用`hadoop jar`命令提交作业到YARN，将Mapper和Reducer脚本以及输入文件打包到jar中，然后指定output路径。

   hadoop jar your_word_count_jar.jar wordcount input_file /tmp/result

4. **检查输出**:
- 使用`hadoop dfs -cat /tmp/result/part-r-00000`查看处理后的结果，应该能看到单词及其出现的次数。