通过hadoop上的hive完成WordCount 启动hadoop start-all.sh Hdfs上创建文件夹 hdfs dfs -mkdir testinput hdfs dfs -ls /user/hadoop 上传文件至hdfs hdfs dfs -put ./test.txt test ...
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2018-05-16 22:19:13
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通过hadoop上的hive完成WordCount 启动hadoop Hdfs上创建文件夹 上传文件至hdfs 启动Hive 创建原始文档表 导入文件内容到表docs并查看 用HQL进行词频统计,结果放在表word_count里 查看统计结果 ...
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2018-05-16 20:51:53
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通过hadoop上的hive完成WordCount 启动hadoop Hdfs上创建文件夹 上传文件至hdfs 启动Hive 创建原始文档表 导入文件内容到表docs并查看 用HQL进行词频统计,结果放在表word_count里 查看统计结果 ...
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2018-05-16 20:47:55
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通过hadoop上的hive完成WordCount 启动hadoop Hdfs上创建文件夹 上传文件至hdfs 启动Hive 创建原始文档表 导入文件内容到表docs并查看 用HQL进行词频统计,结果放在表word_count里 查看统计结果 ...
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2018-05-16 20:43:10
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通过hadoop上的hive完成WordCount 启动hadoop Hdfs上创建文件夹 上传文件至hdfs 启动Hive 创建原始文档表 导入文件内容到表docs并查看 用HQL进行词频统计,结果放在表word_count里 查看统计结果 ...
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通过hadoop上的hive完成WordCount 通过hadoop上的hive完成WordCount 启动hadoop ssh localhost cd /usr/local/hadoop ./sbin/start-dfs.sh cd /usr/local/hive/lib service mys ...
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2018-05-16 19:47:03
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通过hadoop上的hive完成WordCount 启动hadoop Hdfs上创建文件夹 上传文件至hdfs 启动Hive 创建原始文档表 导入文件内容到表docs并查看 用HQL进行词频统计,结果放在表word_count里 查看统计结果 ...
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2018-05-16 17:28:04
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通过hadoop上的hive完成WordCount 启动hadoop Hdfs上创建文件夹 上传文件至hdfs 启动Hive 创建原始文档表 导入文件内容到表docs并查看 用HQL进行词频统计,结果放在表word_count里 查看统计结果 ...
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2018-05-16 17:23:33
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MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算。对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算。但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发 ...
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2018-05-16 00:31:21
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通过hadoop上的hive完成WordCount 启动hadoop Hdfs上创建文件夹 将wc文件夹的text.txt上传文件至hdfs的hive文件夹 文件为: 启动Hive 创建原始文档表 导入文件内容到表docs并查看 导入文件: 查看: 用HQL进行词频统计,结果放在表word_coun ...
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2018-05-16 00:22:27
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