Wordcount 測試實作：教你以 Hadoop 進行簡單文字分析！
Wordcount 測試實作：教你以 Hadoop 進行簡單文字分析！
前面我們已針對 Hadoop 叢集完成相關的配置，下一步會運行 Hadoop 內置程式 Wordcount，它可以計算文字檔內字詞出現的次數，但只限於英文。看似作用不大，但你試想想我們只要計算世界上最受喜歡的一萬本書，就會得出最常使用的字詞，我們只要學習這些生詞就可以看懂世上大部分的英文文章和書藉。
這次選用的書本是 The Hunger Game 四部曲。首先如圖 38 至 41 所示使用 wget 工具將四本書下載到 Master。
下載網址：
圖 38_ 下載第一本書
圖 39_ 下載第二本書
圖 40_ 下載第三本書
圖 41_ 下載第四本書
在如圖 42 所示，下載完成後可以下達【ls -l ~/】命令看到剛才下載的四本書。並接著如圖 43 所示，由於書本的名稱有特殊字符，需為書本重新命名。
圖 42_ 查看四本書
圖 43_ 重新命名書本
接着將書本移至 HDFS 目錄。管理 HDFS 的命令集有兩種，分別是【hadoop fs】和【hdfs dfs】，前者命令較類近於日常 Linux 的 Shell 命令，後者較類近 HDFS 原生操作方式。為了讓大家較容易明白 Hadoop 的運行方式，本次使用【hadoop fs】命令集。
如圖 44 所示，首先在 HDFS 目錄下達【hadoop fs -mkdir /wordcount】命令新建一個 wordcount 目錄，以提存放書本。然後如圖 45 所示下達例如【hadoop fs -copyFromLocal ~/book1.txt /wordcount】命令將書本複製到 wordcount 目錄下。繼續如圖 46 所示執行 Hadoop 內置程式 wordcount，只需下達【hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /wordcount /output】命令將結果輸出到 HDFS 的 output 文件夾內。
圖 44_ 建立 wordcount 目錄
圖 45_ 複製書本
圖 46_ 執行 wordcount 命令
在如圖 47 所示，使用者可以瀏覽【192.168.93.40:8088】看到 wordcount 程序的運行情況。並且如圖 48 所示 wordcount 運行完成後可以在 Master 看到 wordcount 程序扼要。在如圖 49 所示可以瀏覽【192.168.93.40:50070】於 Name 看到運算結果文件 — part-r-00000。
圖 47_ 檢查 wordcount 程序
圖 48_ wordcount 程序扼要
圖 49_ 運算結果
在如圖 50 所示由於 Centos 7 Minimal 並沒有 GUI 介面，所以要下達【hadoop fs -copyToLocal /output/part-r-00000 ~/wordcount_rescult.txt】命令將運算結果複製至本地 /home/hadoop/wordcount_result.txt。並接著如圖 51 所示下達【cat ~/wordcount_result.txt】命令複製如圖 52 所示的運算結果。
圖 50_ 複製運算結果
圖 51_ 使用 cat 命令
圖 52_ cat 命令顯示運算結果
額外提示
如果日後想增加 Slave 的話，要在先前的 Master和 Slave 下達【sudo rm -r /usr/local/hadoop/tmp\, sudo rm -r /usr/local/hadoop/logs/*】命令z，清除先前的 Hadoop 的暫存和日誌檔。
總結
通過這次教學相信大家已經對架設大數據分析伺服器架構有所了解。整個測試過程中，遇到最大的因難是設置 ~/.bashrc，這個檔案可以說是整個系統的中樞神經，其定義 Hadoop 各核心文件和插件的位置，如設置不當就會出現大量不知明的警告和錯誤信息。
Hadoop 只是大數據分析的其中一部分，您可以配合 HBase, Hive, Zookeeper, Spark 等一整套由 Apache 基金會研發的 Hadoop 周邊套件完成更複雜的分析任務，當中 Spark 更可允許用家使用 Python, Scale 等程式語言編寫大數據分析程式。
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