MapReduce编程：word count—《Big Data Basics Tutorial》

MapReduce编程：单词计数

文章结构概览

• • MapReduce编程：词频统计
    • 1、实验背景说明
    • 2、实验所用环境配置
    • 3、所需掌握的技能要点
    • 4、涉及的核心知识内容
    • 5、实际运行结果展示
    • 6、具体操作流程说明
    • 7、标准解答示例
    • 8、整体归纳与反思

1、实验设计与实施

• 通过应用MapReduce编程模型实现对单词的统计计算
  • 实验持续时间：90分钟
  • 核心操作流程：
    • 搭建并运行Hadoop集群环境
    • 开发相应的程序代码
    • 对程序进行打包处理，并上传至HDFS平台执行
    • 检查并分析实验生成的结果文件

2、实验环境配置与说明

• 虚拟机数量：3台
  • 操作系统版本：Centos 7.5
  • Hadoop平台版本：Apache Hadoop 2.7.3
  • 开发工具版本：Neon.3 4.6.3

3、相关技能

• JavaSE核心内容
  • MapReduce开发模型

4、相关知识点

• 搭建开发环境
  • 设计Mapper类
  • 构建Reducer类
  • 编制主函数
  • 对程序进行jar打包