--Flink作业名称 wordcount -- MRS 集群名称 选择一个MRS集群 --运行程序参数 -c org.apache.flink.streaming.examples.wordcount.WordCount --Flink作业资源包 wordcount --输入数据路径

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本章节提供从零开始使用Hadoop提交wordcount作业的操作指导，wordcount是最经典的Hadoop作业，它用来统计海量文本的单词数量。 操作步骤 准备wordcount程序。 开源的Hadoop的样例程序包含多个例子，其中包含wordcount。可以从https://dist

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本章节提供从零开始使用Hadoop提交wordcount作业的操作指导，wordcount是最经典的Hadoop作业，它用来统计海量文本的单词数量。 操作步骤 准备wordcount程序。 开源的Hadoop的样例程序包含多个例子，其中包含wordcount。可以从https://dist

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"https://xkftest.obs.xxx.com/txr_test/jars/wordcount", "https://xkftest.obs.xxx.com/txr_test/jars/wordcount.py" ], "kind": "jar",

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以root用户登录Master1节点。 准备数据文件。 例如文件名为“wordcount1.txt”和“wordcount2.txt”，内容如下所示： vi /opt/wordcount1.txt hello word hello wordcount vi /opt/wordcount2.txt hello mapreduce

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准备数据文件。 数据文件无格式要求，例如文件名为“wordcount1.txt”和“wordcount2.txt”，内容如下所示： vi /opt/wordcount1.txt hello word hello wordcount vi /opt/wordcount2.txt hello mapreduce

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print ("Usage: wordcount <inputPath> <outputPath>") exit(-1) #创建SparkConf conf = SparkConf().setAppName("wordcount") #创建SparkContext

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17:2181/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic streams-wordcount-processor-input kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.17:2181/kafka

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17:2181/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic streams-wordcount-input kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.17:2181/kafka

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17:2181/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic streams-wordcount-input kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.17:2181/kafka

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17:2181/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic streams-wordcount-processor-input kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.17:2181/kafka

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17:2181/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic streams-wordcount-processor-input kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.17:2181/kafka

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17:2181/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic streams-wordcount-processor-input kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.17:2181/kafka

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env.execute("Streaming WordCount with bolt tokenizer"); 修改完成后使用Flink命令进行提交。 flink run -class {MainClass} WordCount.jar 父主题： 迁移Storm业务至Flink

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17:2181/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic streams-wordcount-input kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.17:2181/kafka

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17:2181/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic streams-wordcount-input kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.17:2181/kafka

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和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 已执行打包Strom应用业务步骤，打出source.jar。 操作步骤 提交拓扑（以wordcount为例，其它拓扑请参照相关开发指引），进入Storm客户端“Storm/storm-1.2.1/bin”目录，将刚打出的source

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jar，并放置到/opt/jartarget/。 操作步骤 安全模式下，请先进行安全认证，参见准备Linux客户端环境。 提交拓扑。以wordcount为例，其它拓扑请参照相关开发指引。进入Storm客户端目录“storm-0.10.0/bin”，执行命令：storm jar /

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本示例中使用MRS集群内置的Flink WordCount样例程序，可从MRS集群的客户端安装目录中获取，即“/opt/client/Flink/flink/examples/batch/WordCount.jar”。 将“WordCount.jar”上传至“mrs-demo-data/program”目录下。

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es/streaming/WordCount.jar 执行如下命令在Yarn上提交单个作业。 flink run -m yarn-cluster /opt/hadoopclient/Flink/flink/examples/streaming/WordCount.jar 安全集群

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es/streaming/WordCount.jar 执行如下命令在Yarn上提交单个作业。 flink run -m yarn-cluster /opt/hadoopclient/Flink/flink/examples/streaming/WordCount.jar 安全集群

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