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《Hadoop实战第2版》——3.5节Hadoop Pipes

3.5 Hadoop PipesHadoop Pipes提供了一个在Hadoop上运行C++程序的方法。与流不同的是,流使用的是标准输入输出作为可执行程序与Hadoop相关进程间通信的工具,而Pipes使用的是Sockets。先看一个示例程序wordcount.cpp: #include "hadoop/Pipes.hh" #include "hadoop/TemplateFactory.hh" #include "hadoop/StringUtils.hh" const std::string WORDCOUNT = "WORDCOUNT"; const std::string INPUT_WORDS = "INPUT_WORDS"; const std::string OUTPUT_WORDS = "OUTPUT_WORDS"

Spark入门:实现WordCount的3种方式

WordCount作为Spark的入门任务,可以很简单,也可以做到比较复杂。 本文从实现功能的角度提出了3种实现方式,至于性能影响,会在后文继续讨论。 注意: 本文使用的Spark版本还是1.6.1.如果读者您已经切换到2.0+版本,请参考GitHub spark的官方例子进行学习。 因为2.0版本的API与1.X 并不能完全兼容,特别是2.0开始使用了SparkSession的概念,而不是SparkContext! 第一种方式:mapToPair + reduceByKey 这是官方提供的实现方式,应该也是网上能找到的最多的例子。 官网地址:http://spark.apache.org/examples.html 核心代码: JavaRDD<String>textFile=sc.textFile("hdfs://..."); JavaRDD<String>words=textFile.flatMap(newFlatMapFunction<String,String>(){ publicIterable<String>call(St...

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