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二#xff0e;实验目的
1、通过实验掌握基本的MapReduce编程方法。
2、实现统计HDF…一实验内容
MapReduce编程实践
使用MapReduce实现多个文本文件中WordCount词频统计功能实验编写Map处理逻辑、编写Reduce处理逻辑、编写main方法。
二实验目的
1、通过实验掌握基本的MapReduce编程方法。
2、实现统计HDFS系统中多个文本文件中的单词出现频率。 三实验过程截图及说明
1、在本地创建多个文本文件并上传到Hadoop
1创建本地存放文件的文件夹 2使用vim命令向文件里添加内容
创建3个文件words1.txt、words2.txt、words3.txt 3在Hadoop里创建存放文件的目录 4将本地的3个文件上传到Hadoop上【put命令】 2、编写java代码来操作读取文件并统计
1启动idea【我这里是用命令打开你也可直接点图标打开】
命令是先切换到你安装idea的目录里面的bin目录然后输入./idea.sh不知道是输入什么的可以先输入./i然后按下tab就会有提示你就可以继续输入了。 2目录结构【这里只需要创建MapReduce即可前面的是上次的两个实验】 3编写log4j.properties文件 4引入需要用到的依赖 引入后记得点右边浮现出的Maven标志下载一下依赖或者右键任意空白处找到Maven选项然后reload。
5编写Mapper处理逻辑 6编写Reducer处理逻辑 7编写main函数驱动模块 8运行main函数方法 9运行成功后查看输出文件内容 统计结果无误试验完成。 四. 实验总结及心得体会
实验总结
本实验使用了MapReduce框架实现了多个文本文件中的WordCount词频统计功能。通过编写Map处理逻辑将每个文本文件中的单词进行拆分并统计数量。在Reduce处理逻辑中对相同的单词进行合并统计并输出最终结果。在main方法中设置了作业的配置信息、任务类型、输入输出路径等。实验结果展示了MapReduce在大数据处理领域的高效性和可靠性。在实际应用中可以根据需求对代码进行优化提高性能。 心得体会
1. MapReduce是一种强大的分布式计算模型可以帮助我们高效地处理大规模数据。通过本次实验我掌握了MapReduce的基本概念和编程实践对分布式计算有了更深入的了解。
2. 在实验过程中我学会了如何编写Map和Reduce逻辑以及如何配置MapReduce运行环境。这为我今后处理类似问题时提供了实用的技能。
3. 实验让我认识到分布式计算并非万能。在实际应用中我们需要根据数据规模和计算需求来选择合适的计算框架。这对于我今后在项目中选择合适的计算技术具有重要意义。
4. 通过本次实验我对Hadoop框架有了初步了解。在未来的学习中我会继续探索Hadoop的相关技术以提高数据处理能力和扩展知识面。
5. 最后本次实验提高了我的编程能力和动手实践能力。通过不断地编写代码和调试我掌握了更多实用的编程技巧为今后的学习和工作打下了坚实的基础。 五、完整报告获取在开头资源挂载里。
