WordCount算法

MapReduce 的经典入门例子，非WordCount莫属。结构简单，逻辑清晰，适合你快速理解Map和Reduce怎么配合干活。嗯，尤其是你刚上手分布式开发，用它练练手挺合适。 Map 阶段的 map 函数负责拆词，也就是把每一行文本按空格切开，生成一堆(word, 1)的键值对。Reduce 阶段再把这些键值对按单词归并，统计每个词出现的次数。响应也快，代码也简单，跑起来一目了然。 你要是想更深入了解，可以看看这两篇文章：Hadoop 分布式计算平台概述 和 MapReduce 并行框架，都还不错，讲得蛮细。 建议你跑一遍代码，再试着改点东西，比如改成统计每行的最大值、最小值，这样练习更扎

基于 Spark 的 wordcount 代码，算是入门分布式计算的经典例子。逻辑清晰，代码结构也挺简洁，适合刚接触 Spark 的同学练练手。配合 Spark 自带的 RDD API，用起来还蛮顺，跑小文件快。你要是平时接触过 Hadoop，对这套模式会更熟一点。 基于Spark的wordcount代码，逻辑不复杂，功能也就一个：统计文本中各个单词的数量。核心思路就是读取数据、拆分单词、映射计数、聚合。用的都是 Spark 里最基本的操作，比如flatMap、map、reduceByKey。 用SparkContext.textFile加载文件，用flatMap按空格拆词，一步到位；map负

该代码将文档中的每行单词进行词配对计数。预处理操作包括去除标点符号和统一转换为小写单词。

这是用于运行wordcount程序的jar包。该包包含三个Java源代码文件，您可以下载并立即使用。已经验证，功能正常。感谢大家的支持。

MapReduce是Apache Hadoop框架中的核心组件，用于处理和生成大数据集。WordCount作为其最经典的示例之一，展示了如何利用MapReduce处理文本数据并统计每个单词的出现次数。本案例深入探讨了MapReduce的工作原理，通过详细解析WordCount的实现过程来说明。MapReduce框架分为Map阶段和Reduce阶段：Map阶段负责将输入文本分割成单词，并为每个单词生成键值对，其中键是单词，值是1。接着，MapReduce框架对这些键值对进行排序和分区，确保相同单词的所有出现次数会传递到同一个Reduce任务。Reduce阶段接收Map阶段处理后的键值对，对每个唯

Linux 上的 Hadoop 安装教程，步骤清楚还配了 Wordcount 例子，真挺实用的。适合刚上手 Hadoop 的你，能一步步跟着做。像hadoop fs -put、hadoop jar这些基本命令，文档里都有，照着来准没错。 Linux 系统的环境配置说得还挺细，包括 Java 环境、SSH 设置、Hadoop 解压路径这些都没落下。像~/.bashrc加环境变量，也是一步到位。不用来回百度，省事多了。 Wordcount 程序也不是只给你个代码就完事了，还有跑起来的全流程。先把文件丢进 HDFS，再执行 MapReduce 任务，输出结果你一看就懂。适合拿来练手，也方便你改成自己

在Win10和Eclipse环境下，演示如何编写和测试wordcount主函数。此外，还介绍了在CentOS 7.3和Hadoop 2.7.3环境下的配置。

WordCount是Hadoop生态系统中的一个经典示例程序，用于统计文件中单词出现的次数。在学习和理解分布式计算及Hadoop MapReduce框架的工作原理时，这个例子非常有用。Hadoop是Apache软件基金会开发的开源框架，专门设计用来处理和存储大规模数据集，其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。 在WordCount程序中，首先有一个输入文件，比如新闻文章或书籍。该文件被HDFS分割成多个块，分布在集群的不同节点上。MapReduce的工作流程分为两个主要阶段： Map阶段：Hadoop将输入文件分块并分配到

基础作业里的WordCount.scala，代码挺，逻辑清晰，用来上手Spark再合适不过了。就一份经典的单词计数，用Scala写的，结构也比较标准，跑起来基本没啥坑，适合边看边改，熟悉下 RDD 的基本操作。

本视频演示如何在三种环境下编写和测试运行 WordCount 程序： Windows 10 + Eclipse CentOS 7.3 + Hadoop 2.7.3