掌握Hadoop的案例操作，能够在Hadoop中运行MapReduce程序

接下来，通过一个词频统计案例体验Hadoop集群的使用，本案例要统计的是文本文件中每个单词出现的次数。

1.准备文本数据

创建一个名称为word.txt的文本文件。

hello world
hello hadoop
hello hdfs
hello yarn

2.创建目录

在HDFS创建/wordcount/input目录，用于存放文件word.txt。

hdfs dfs -mkdir -p /wordcount/input

3.上传文件

在虚拟机Hadoop1的/export/data/目录执行rz命令上传文件word.txt，将文件word.txt上传到HDFS的/wordcount/input目录。

hdfs dfs -put /export/data/word.txt /wordcount/input

4.查看文件是否上传成功

通过HDFS的Web UI查看文件word.txt是否上传到HDFS的/wordcount/input目录。

5.运行MapReduce程序

（1）进入虚拟机Hadoop1的/export/servers/hadoop-3.3.0/share/hadoop/mapreduce目录，在该目录下执行“ll”命令，查看Hadoop提供的MapReduce程序。

（2）在MapReduce程序所在的目录执行下列命令，统计word.txt中每个单词出现的次数。

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/output

• hadoop jar：用于指定运行的MapReduce程序；
• wordcount：表示程序名称；
• /wordcount/input：表示文件word.txt所在目录；
• /wordcount/output：表示统计结果输出的目录

（3）MapReduce程序部分运行效果。

（3）MapReduce程序部分运行效果。

MapReduce程序运行过程中，使用浏览器访问YARN的Web UI查看MapReduce程序的运行状态。

6.查看统计结果

（1）在HDFS的Web UI查看统计结果。

（2）查看文件part-r-00000的内容。