Hadoop单词统计实践：结果分析全流程详尽指南

前言

Hadoop的单词统计（Word Count）是一个经典的MapReduce示例，用于计算输入文本文件中每个单词出现的次数。本指南旨在帮助读者在搭建完Hadoop集群后运行单词统计程序，并最终分析输出结果，全程详细解析，帮助读者深入理解大数据处理的核心流程。

一、启动hadoop HA高可用集群

1. 启动hadoop集群

切换到Hadoop安装目录的sbin子目录，并执行启动脚本。

位置：/usr/local/src/hadoop/sbin

./start-all.sh

2. 启动zookeeper集群

ZooKeeper是Hadoop HA高可用性的关键组件，确保ZooKeeper集群正常启动。

位置：/usr/local/src/zookeeper/bin

./zkServer.sh start

3. 验证集群状态

通过Hadoop和ZooKeeper的管理界面或使用命令行工具，验证所有服务组件均正常运行。
在这里插入图片描述

4.启动脚本提供

hadoop

#！/bin/bash
case $1 in
"start"){
    
    
/usr/local/src/hadoop/sbin/start-dfs.sh
/usr/local/src/hadoop/sbin/start-yarn.sh
};;
"stop"){
    
    
/usr/local/src/hadoop/sbin/stop-dfs.sh
/usr/local/src/hadoop/sbin/stop-yarn.sh
};;
esac

zookeeper

for host in master slave1 slave2 #节点名称
do
        case $1 in
        "start"){
    
    
                echo "------------ $host zookeeper -----------"
                ssh $host "source .bash_profile; zkServer.sh start"
        };;
        "stop"){
    
    
                echo "------------ $host zookeeper -----------"
                ssh $host "source .bash_profile; zkServer.sh stop"
        };;
        "status"){
    
    
                echo "------------ $host zookeeper -----------"
                ssh $host "source .bash_profile; zkServer.sh status"
        };;
        esac
done

jps

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#! /bin/bash

for host in master slave1 slave2
do
        echo ----------$host----------
        ssh $host /usr/local/src/jdk/bin/jps
done

二、准备数据并上传至HDFS

注意：在进行单词统计时必须在保持active活跃状态下的节点中进行操作，否则会出现错误
在这里插入图片描述

1.创建HDFS输入目录

位置：/usr/local/src/hadoop/

bin/hdfs dfs -mkdir -p /data/input

2.准备本地单词文件，并随意添加字符

位置：/usr/local/src/hadoop/data/

touch my-wordcount.txt

在这里插入图片描述

3.上传本地文件至HDFS

位置：/usr/local/src/hadoop/

bin/hdfs dfs -put /usr/local/src/hadoop/data/my-wordcount.txt /data/input

三、运行Hadoop内置的单词统计程序

1.定位MapReduce示例JAR包

位置：/usr/local/src/hadoop/share/hadoop/mapreduce
在这里插入图片描述

2.执行单词统计作业

位置：/usr/local/src/hadoop/

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.2.jar wordcount /data/input/my_wordcount.txt /data/out/my_wordcount

下图代表运行成功
在这里插入图片描述

3.监控作业执行

通过Hadoop的Web界面或命令行工具监控作业的执行状态，确保作业成功完成。

在这里插入图片描述

四、查看结果

方法一:查看HDFS上输出目录中的结果文件

在这里插入图片描述

分析输出结果

了解每个单词在输入文本中的出现次数，以及统计结果的准确性。
在这里插入图片描述

方法二:在虚拟机中查看结果

位置：/usr/local/src/hadoop/

bin/hdfs dfs -cat /data/output/my-wordcount/part-r-00000

在这里插入图片描述

五、总结

通过虚拟机实现Hadoop单词统计是一个很好的学习和实践大数据处理的方式。通过搭建Hadoop集群、准备数据、运行作业，这不仅增强了我们对大数据处理流程的理解，也提高了我们运用Hadoop进行实际数据处理的能力。