词频统计

6.1 初探MapReduceMapReduce是一种分布式计算框架，用于处理大规模数据集。其核心思想是“分而治之”，通过Map阶段将任务分解为多个简单任务并行处理，然后在Reduce阶段汇总结果。MapReduce编程模型包括Map和Reduce两个阶段，数据来源和结果存储通常在HDFS中。MapReduce编程实例中，以词频统计为例，通过Map阶段处理输入数据生成中间结果，Reduce阶段合并这些结果得到最终统计。实现步骤包括准备数据文件、创建Maven项目、添加依赖、创建日志属性文件、编写Mapper和Reducer类，以及运行

脑子不好真君

hadoop-mapreduce词频统计输入数据是一段文本，如下：输入数据被切分为更小的部分，每个部分对应一行文本。作用：将输入数据分配给不同的 Mapper 任务，实现并行处理。

任务3.8.1 利用RDD实现词频统计选择实现方式Spark版本与Scala版本匹配JDK版本选择启动服务文件准备分步实现一步实现创建Maven项目

任务4.8.1 利用Spark SQL实现词频统计本地文件准备HDFS文件准备方法一方法二创建Maven项目添加依赖设置源程序文件夹添加Scala SDK

Spark基础学习--基础介绍Spark是可以处理大规模数据的统一分布式计算引擎。在之前我们学习过MapReduce，同样作为大数据分布式计算引擎，究竟这两者有什么区别呢？首先我们回顾一下MapReduce的架构：MR基于HDFS实现大数据存储，基于Yarn做资源调度，且MR是基于进程处理数据的

MR实战：词频统计本实战演练旨在利用Hadoop MapReduce框架在虚拟环境中执行一个简单的词频统计任务。首先，在master节点上创建了一个包含多个单词行的文本文件words.txt，并将该文件上传至HDFS中的指定目录/wordcount/input。