之前是在linux云服务器上的hadoop本地模式实现了wordcount案例：linux云服务器实现wordcount案例
这次改用hadoop的集群模式实现此案例。
- 首先需要确保已完成了Pseudo-Distributed Operation伪分布式搭建，如果没有完成，可参考linux云服务器实现hadoop的Pseudo-Distributed Operation伪分布式搭建
搭建完成，并执行sbin/start-dfs.sh后，通过jps命令可查看已存在如下进程
31254 DataNode 32007 Jps 31481 SecondaryNameNode 31119 NameNode
- 登录可视化界面http://localhost:9870/，直观查看HDFS的web界面，或者通过命令查看HDFS上的所有文件hdfs dfs -ls -R /
在没有上传文件的情况下，应该是啥也没有的，这时候我们就可以先创建文件夹hdfs dfs -mkdir -p /sample/wordcount，并将本地的wc.input文件上传至HDFS
hdfs dfs -moveFromLocal /root/software/Hadoop/hadoop-3.3.1/sample/wordcount/wc.input /sample/wordcount
其内容就只是一些文本，随便写些啥都行
hadoop yarn hadoop mapreduce atguigu atguigu
- 此时可以执行命令，生成wc.output结果文件
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar wordcount /sample/wordcount/wc.input /sample/wordcount/wc.output
在web界面就可以看到如下内容
就已经看到对wc.input执行命令后的结果数据，此结果即表示在输入文件夹wcinput内，atguigu和hadoop字符出现的次数为2，mapreduce和yarn出现的次数为1
其实到第4步就已经完成了此案例，在操作web界面的时候，可能会出现权限问题，所以单独列一下解决方法，笔者曾出现过截图报错
解决方式是对指定文件夹赋权
hdfs dfs -chmod -R -777 /sample
