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eclipse运行wordcount参数配置

要想wordcount在hadoop上运行，那么必须为wordcount程序指定输入路径和输出路径。输入路径是我们要进行词频统计的文本文件，在这里我们的文件名是20417.txt。而输出路径是词频统计结果存放的路径。如下图所示，是进行参数配置：WordCount.java->右键->Run As->Run Configuration

eclipse运行wordcount参数配置_第1张图片

上述的路径是HDFS中的路径，HDFS路径可以查看下图：


在图一中我们输入完输入输出路径以后，我们点击Apply，但是这个时候不能点击Run，因为这里的run是指在单机上run，而我们是要在hadoop集群上run，因此我们执行以下步骤：WordCount.java->右键->Run as->Run on hadoop。

运行过程中console会提示一些信息，如下所示：

11/10/09 14:07:50 WARN conf.Configuration: DEPRECATED: hadoop-site.xml found in the classpath. Usage of hadoop-site.xml is deprecated. Instead use core-site.xml, mapred-site.xml and hdfs-site.xml to override properties of core-default.xml, mapred-default.xml and hdfs-default.xml respectively
11/10/09 14:07:50 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
11/10/09 14:07:50 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201110091333_0001
11/10/09 14:07:51 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%
11/10/09 14:07:59 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 0%
11/10/09 14:08:12 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100%
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201110091333_0001
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient: Counters: 17
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:   Job Counters 
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:     Launched reduce tasks=1
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:     Launched map tasks=1
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:     Data-local map tasks=1
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=143076
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_READ=674762
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=286184
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_WRITTEN=205265
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=0
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=10015
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:     Map input records=12761
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=0
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=0
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=20030
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=1082004
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=112607
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:     Map output records=112607
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=10015
11/10/09 14:08:14 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
11/10/09 14:08:14 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201110091333_0002
11/10/09 14:08:15 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%
11/10/09 14:08:24 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 0%
11/10/09 14:08:36 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100%
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201110091333_0002
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient: Counters: 17
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:   Job Counters 
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:     Launched reduce tasks=1
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:     Launched map tasks=1
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:     Data-local map tasks=1
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=143076
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_READ=205265
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=286184
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_WRITTEN=104533
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=0
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=0
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:     Map input records=10015
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=0
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=0
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=20030
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=123040
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=0
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:     Map output records=10015
11/10/09 14:08:38 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=10015
在运行完以后，HDFS中会产生词频统计结果，如下图所示：

eclipse运行wordcount参数配置_第2张图片

词频统计结果存放在part-r-00000这个文件中。

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    不止一次，看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件，上了wiki。  我再一次感到，没有辞典能像WiKi一样，给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱，只好在此一一中英对照，给大家上次课。   In computer science, bleeding edge is a term that
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    1.大型网站软件系统的特点？ a.高并发，大流量。 b.高可用。 c.海量数据。 d.用户分布广泛，网络情况复杂。 e.安全环境恶劣。 f.需求快速变更，发布频繁。 g.渐进式发展。 2.大型网站架构演化发展历程？ a.初始阶段的网站架构。 应用程序，数据库，文件等所有的资源都在一台服务器上。 b.应用服务器和数据服务器分离。 c.使用缓存改善网站性能。 d.使用应用
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  • 基于Zookeeper的分布式共享锁 roadrunners zookeeper分布式共享锁
    首先，说说我们的场景，订单服务是做成集群的，当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令，这时并发就产生了，系统就会重复创建订单。等等......场景。这时，分布式共享锁就闪亮登场了。   共享锁在同一个进程中是很容易实现的，但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译，这里就不在赘述了。   官
  • 两个容易被忽略的MySQL知识 tomcat_oracle mysql
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  • zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他