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《Storm分布式实时计算模式》——1.2 单词计数topology的数据流

[text](本节书摘来自华章计算机《Storm分布式实时计算模式》一书中的第1章,第1.2节,作者:(美)P. Taylor Goetz Brian O’Neill 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2 单词计数topology的数据流 如图1-2所示,单词计数topology由一个spout和下游的三个bolt组成。 1.2.1 语句生成spoutSentenceSpout类的功能很简单,向后端发射一个单值tuple组成的数据流,键名是“sentence”,键值是字符串格式存储的一句话。如下所示: 为了简化起见,我们的数据源是一个静态语句的列表。spout会一直循环将每句话作为tuple发射。实际应用中,spout通常会连接到动态数据源上,比如通过Twitter的API获取推特消息。 1.2.2 语句分割bol

《R与Hadoop大数据分析实战》一2.4 编写Hadoop MapReduce示例程序

本节书摘来自华章出版社《R与Hadoop大数据分析实战》一书中的第2章,第2.4节,作者 (印)Vignesh Prajapati,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 2.4 编写Hadoop MapReduce示例程序 现在要通过一个很简单且普通的单词统计(word count)来学习MapReduce。该例子的目标是统计每个单词在文章中出现的次数。这些文章作为MapReduce的输入文件。在该例中,已经准备了一些文本文件,我们希望计算所有单词在这些文件中出现的频率。我们通过Hadoop MapReduce来进行设计。本节中,将使用旧版API接口学习Hadoop MapReduce编程。假设读者已经配置了Hadoop的环境变量(请参考第1章的内容)。同时,我们不使用R语言统计单词,而是只使用Hadoop技术。基本上

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