第二、法学专业。“法学狗”这个词是怎么来的？都是从“被法学迫害的学生”这里来的！法学是全国统考，这个专业需要学习的专业内容深度、专业范围广度、学习辛苦度都不亚于医学专业。法学生如果想要自己大学四年的学费不白交、大学的努力不白费，就一定要日复一日、月复一月、年复一年地将心思完全放在法理学上，而且还要制定详细计划，啥时候考司法考试、啥时候考研都得安排得明明白白。
法学和医学一样，必须依靠提升学历来拓宽自己未来的职业之路。比如，医学生如果只是普通本科毕业、没有硕士学历，那么其未来的可选职业、晋升之路就会比其他高学历的同行少很多、难很多。法学和医学一样，在法学生一年比一年多的现在，如果法学生不考司法考试、读研，本科毕业后和失业基本也就没啥区别了。当然，凡事儿都有例外，但我们大多数人都是普通人，都做不了那个“例外”。法学虽难学，但是一旦熬出头、通过司法考试、有高学历，后面的职业生涯里，赚的钱和社会地位就一定比很多其他行业的人多很多、高很多。
但是，计算机专业有一个特点：只要学得好、薪酬少不了。一般而言，即便是普通本科院校出来的计算机毕业生，只要学生技术精通，都能够在深圳、上海这样的大城市拿到上万元的工资。但这个专业有个坏处：越老越不值钱。所以该专业的学生要么就在接近30岁时开始找退路，比如考研考博尝试去各大高校任教，要么拼了命地让自己技术越来越成熟、经验越来越丰富，让自己的“IT职业终点”尽可能往后推。
寄语：人生在世，岂能一生安顺？除了天生含着金钥匙出生的人，大部分的普通人都必须在学习阶段刻苦的学习，才能让自己将来的生活过好一点。不管大家选的是什么专业，既然已经选择了，就不要纠结于这个专业将来的发展，而是要脚踏实地的好好学习。好啦，你是否还有关于大学选专业方面的问题呢？欢迎提出你的问题。
1
站群软件系统：365建站器10.0新版历时一年半，升级架构和内核，全新的速度和用户体验
2
升级改造优化数据库，避免超过2G就出错的问题
站群软件系统：365建站器10.0升级改造优化数据库，去掉aceess数据库，修改其它数据库，避免超过2G就出错的问题
3
升级获取代码函数，自动同步浏览器cookies，便于获取数据
4
升级优化数据采集，站群软件系统：365建站器10.0增加云规则批量下载功能
5
升级优化云模板，站群软件系统：365建站器10.0增加批量下载功能
6
增加批量发布网站时，站群软件系统：365建站器10.0可以批量修改优化已发布的网站tdk及栏目功能
7
升级优化采集显示窗口，站群软件系统：365建站器10.0更加人性化
8
升级优化定时功能，站群软件系统：365建站器10.0可挂机发布
9
升级优化批量发布功能，单任务升级成多任务，提升体验
10
增加批量发布时，采集源可以选择在线采集功能
11
优化智能采集，用户可自定义智能采集源，提高抓取效率
智能采集功能介绍：
智能采集功能不需要写采集规则，只输入网址或关键词就可以进行在线采集内容的功能，其原理是：
1、输入网址，通过网址自动爬取内容网址，进行采集内容入库
2、输入关键词，通过关键词去查找各搜索平台（可通过软件上的设置自定义）上的内容入库
智能采集功能使用教程：
用途1、不需要写采集规则，只输入网址或关键词进行在线采集内容入库
说明：搜索平台（可通过软件上的设置自定义）的设置
12
修正关键词挖掘出错的问题
13
升级优化数据分析功能，用户可自定义，增加百度站平台批量推送功能
14
升级优化模板工具，修正保存模板细节的问题
15
升级优化源码分页不兼容不显示的问题
站群软件系统：365建站器10.0升级优化源码中分页不兼容不显示的问题
16
升级优化运行环境ZZphpserver功能和体验
17
增加是否开启网站来访统计让用户选择的功能
18
增加百度站长平台批量提交及站长平台验证功能
19
修正源码在linux中不兼容，在php7.2/php7.4不兼容的问题
20
修正数据分析中查询数据出错，保存数据出现错误的问题
21
22
升级优化自动链接功能
23
优化大数据备份还原时批量处理的速度，针对大数据还原批量写入速度提高10倍以上，针对备份采用分页备份解决大数据卡死的情况
24
解决网站后台网站列表在大数据下打开加载速度慢的情况
25
26
27
增加按域名采集关键词并导入关键词库功能
28
优化服务器管理界面，让界面更简洁
29
优化各列表分页功能，并支持自定义分页
30
404错误页面增加百变功能
31
站群软件系统：365建站器10.0修正用户反馈的其它问题和建议
随着社会大数据、人工智能、5G等互联网朝阳产业的蓬勃发展，社会兴起了一波编程热浪，从而衍生了很多IT类培训机构，但是入门类IT培训机构数量众多，使得地段IT人才市场呈现饱和形式，但是互联网作为朝阳产业，并且技术天花板高、跳槽速度快，那么如何在如此环境下选择比较好的机构进行系统培训呢？
其次，对机构整体的资质进行了解。一家好的机构有系统的课程，并且会得到政府、地方学校以及一些企业等等方面的支持。这一方面机构实力的体现，另一方面也是机构教学质量的体现。
然后，看从机构所学的可能是否切切实实企业项目中会用到。大家都知道选择培训一方面是想通过培训快速进入这个行业进行工作，另一方面也就为了个人之后的发展。那么一家机构教的东西如果是3、5年前企业在用，可能就不太适合现在企业模式了，因为互联网公司跟随着时代，很多技术3、5年左右都会有变动，所以你从培训机构里能学到当前社会企业所应用到的技能知识的话在你进入企业，项目之上会有更大的优势。
最后，看行业的整体一个方向。选择一个技术领域可以长久，还可以往新兴技术领域蔓延的技术更符合互联网时代的发展，技术发展你可以跟着，技术革新你可以迅速适应，伴随着的就是自己对领域的见解越来越多。
随着业务的不断开拓，旗下先后成立了负责软件开发、大数据项目外包服务的科技公司，负责开拓校企合作等项目的实业公司，负责全国品牌教育项目招商加盟的教育公司，以及负责北京、济南、德州、郑州等区域市场开拓的十余家市场分公司。
2018年3月青岛实训联盟场地建设完毕并且正式入驻，随着近几年主营业务的发展及教育项目的快速推进，济南长清校区经过投建即将使用，青岛第二实训中心——市北启迪校区现已进入装修阶段。
公司从创立伊始，便成为了青岛市大数据发展促进会第一期成员单位，并于第二年晋升为理事单位。同时，公司旗下的科技公司也是青岛市大数据发展促进会市北区专业委员会的第一届主要成员单位。
经过多年运营，莱牛已经为华为、文思海辉、我买网、支付通、神州数码、联想、新浪、搜狐、浪潮、方正、中国电信等中外知名IT公司培养输送2000余名中高级软件人才，大量人才外派进政府、公安厅、银行、检察院等国企单位。
什么人可以学大数据？零基础可以学习大数据吗？很多人都心存疑虑，这些问题一直是自己学习大数据道路上的阻碍，小编为大家找到了答案，并且会告诉大家应该怎么学！做哪些准备？
首先，什么人可以学习？零基础可以学习大数据吗？答案是NO!是不可以的，没有计算机基础，没有掌握计算机开发语言是不能先学习大数据的，学习大数据首先可以先学Java技术，在间接学习大数据。
其次第二个问题，学习大数据应该要做哪些前期准备？
①掌握一门大数据开发语言。
Java
必须掌握J2SE，jdbc,JS,sql语句，servlet，jsp等。
Python
必须掌握python语法，python面向对象，python数据库等。
PHP,C++
②
熟悉Linux
数列Linux常用命令
在尚学堂百战程序员网站上我们可以轻松学习这些课程，对应推荐课程：
有哪些大数据班？如下：
●零基础大数据班
从零-(ava开发)fjava高级框架》大数据
●
大数据就业班
从零-java基础大数据库
大数据
大数据高手班
直接大数据学习
脱产班
周末班
线上班
php文件格式怎么打开？要搞清楚php文件用什么打开，首先我们来看php文件是什么文件，PHP是一个网页脚本，文件后缀名为.php，如下图：
但不同于htmlxml标签语言，直接可以通过浏览器打开，php文件需要有PHP的运行环境才可以访问和打开，如果只是编辑PHP文件，只需要用：
php文件打开方式一：用记事本打开
右击.php文件，选择记事本打开，就可以看到文件代码啦！
php文件打开方式二：用Dreamweaver打开
Dreamweaver是网页编辑器，比较流行的网站开发工具，你可以直接把文件拖进去就可以打开php文件了
php文件打开方式三：Notepad++工具打开
也是代码编辑器，选择文件打开就行
php文件打开方式四：SublimeText工具打开
和上面方法一样，直接选择文件打开就行
除了记事本，其它代码编辑器工具都可以去php中文网php开发工具下载。
容大教育IT培训机构，能够为你提供良好的技术学习，能够更好地了解每个学习者的需求，根据每个学习者特定的需求为其配置最合适的资产组合，无疑更加符合学习者的需求。
再就是你要决定下你未来的定居地，如果你一心向往北上广深，那就适合AI和大数据，如果你还是要回老家三四线城市的话，那还是学习传统语言开发比较好，当你真正进入到三四线城市找工作的时候就会认识到，真的太难找了，传统语言开发还好一丢丢，像AI和大数据真的是白白。
咱们的CentOSLinux8采用的是最小化安装的方式，在这种方式下，系统默认是没有安装Python的。另外，由于咱们只是在系统上部署了Hadoop、Zookeeper等软件，另外也部署了PHP，并没有在系统上部署Python，所以咱们需要给它装一个。
安装Python
先看看都有那些Python的rpm包，运行以下命令：
dnfsearchpython
执行安装Python，系统会提示没找到，也会提示系统中存在python2和python36：
dnf-yinstallpython
我们安装一下python36，执行以下命令：
dnf-yinstallpython36
运行一下python，什么？系统居然还是没有python命令。这两天刚看到一个CentOSLinux8的命令alternatives，这个是用来控制一个系统里面多个软件版本的情况用的。我们设置python3作为我们的默认python命令，指定下列命令：
alternatives--configpython
这样就安装Python3并设定它作为我们默认使用的Python程序成功。
写一个测试的Python程序运行一下试试，具体如下：
vihello.py
将以下内容粘贴进去：
我们的第一个Python程序执行成功了。
下面咱们编写Python的MapReduce程序，网上找了一个示例，修改了一下，具体内容如下。
准备Python数据分析程序
因为咱们的服务器已经开始运行了，所以没有办法在一台VMWare虚拟服务器上安装好Python然后复制几份过去了。这样咱们就在另外7台服务器上，分别执行上述的安装命令。最后保证每台服务器上的Python都能顺利的执行那个测试程序即可。
根据咱们的集群规划，主Rsync位于Hadoop222服务器，所以以下的程序编写部分我们在Hadoop222（192.168.1.222）上面操作。
编写Mapper程序
用Hadoop用户执行以下命令：
suhadoop
mkdir-p/wwwroot/hadoop/python
cd/wwwroot/hadoop/python
我们先准备一个简单的数据文件：
vidata.txt
把下列内容粘贴进去：
Helloworld,Hellopython!
Pythonisaprogramminglanguagethatletsyouworkmorequicklyandintegrateyoursystemsmoreeffectively.
保存退出后，开始编写mapper.py程序：
vimapper.py
#!/usr/bin/python
#导入sys和re库
importsys
importre
#初始化全局字典dict
word_count={}
#一行一行的接收输入的文字并处理
forlineinsys.stdin:
#将输入的字符串去掉两头的空格，转换成小写字符
#并用“非字母数字及下划线”分隔成列表
word_list=re.split('\W',line.strip().lower())
#遍历列表的每个单词
forwordinword_list:
#不统计空字符
ifword.strip()=='':
continue
#将获取到的单词标记1次
ifwordnotinword_count.keys():
word_count[word]=1
else:
#将获取到的单词标记增加1次
word_count[word]+=1
#将获取到的字典排序(按照key排序，正序）
d=sorted(word_count.items(),key=lambdaitem:item[0],reverse=False)
#遍历输出
fork,vind:
print(str(k)+'\t'+str(v))
#mapper.py内容结束
给mapper.py赋予可执行权限：
chmod+x/wwwroot/hadoop/python/mapper.py
注意：代码格式不能错，特别是段落前的空格，因为空格也是Python必备的格式。
以上代码会将输入的字符串解析，并输出如下形式内容（单词正序排序）：
hello1
world5
zoo2
我们输入以下命令测试程序执行的效果：
catdata.txt|/wwwroot/hadoop/python/mapper.py
输出的内容与预期的结果一致。
编写Reducer程序
vireducer.py
#将输入的字符串用制表符（TAB）分隔成列表
ss=line.strip().split('\t')
#格式不对的不要（必须满足类似“hello1”格式）
iflen(ss)<2:
k=ss[0].strip()
v=int(ss[1].strip())
#将获取到的单词标记v次
ifknotinword_count.keys():
word_count[k]=v
#将获取到的单词标记增加v次
word_count[k]+=v
#将获取到的字典排序(按照value排序，倒序）
d=sorted(word_count.items(),key=lambdaitem:item[1],reverse=True)
#reducer.py内容结束
给Reducer赋予可执行权限。
chmod+x/wwwroot/hadoop/python/reducer.py
这段代码的大意是汇总各Mapper的统计结果，最终得出每个单词出现了多少次数，按照出现次数倒序排序后以：
这样的形式输出，接受的输入方式"hello1"，也就是mapper.php输出的方式。
catdata.txt|/wwwroot/hadoop/python/mapper.py|/wwwroot/hadoop/python/reducer.py
输出符合预期，这样咱们就能放在Hadoop上运行了。
执行10G数据计算
1、所有的服务器上都安装好Python；
2、保证mapper.py和reducer.py同步到各服务器上了；
3、为了对比PHP的计算效率，数据文件咱们还是使用PHP用的那个10G的文件。
我们在每台服务器上都执行以下上边的python程序，都能出结果，说明程序同步完毕，可以进行下一步了。
为了防止计算的结果会覆盖掉上次的，所以Hadoop不允许把计算的结果存在与上次相同的目录里面。咱们先把output删掉。当然，使用另外的目录也可以，这里就是演示一下怎么在HDFS里面删除目录。
执行命令：
hdfsdfs-rm-r/output
这样，咱们就可以正式开始Python计算10G文本文件的程序了，参考一下PHP的，Python执行代码如下：
hadoopjar/home/hadoop/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-3.2.1.jar-mapper/wwwroot/hadoop/python/mapper.py-reducer/wwwroot/hadoop/python/reducer.py-input/input/*-output/output
我们可以看看系统资源占用情况，CPU不用说了一直持续100%的状态，内存占用一直在57.4左右徘徊，硬盘依然是轮流100%的占用。
程序执行完毕以后，下载执行的结果文件查看，结果符合预期。
总结
从最终的结果上看，可以得出结论如下：
1、程序的执行效率PHP更胜一筹，比Python少用了将近50%；
2、内存占用上Python比PHP少使用了将近6G的内存，资源占用少了10%
因为两个都是脚本语言，学习难度和开发难度都类似。但在进行大数据计算的时候，从结论上看还是各有优势的。
java和php都是软件开发语言，学习java和php哪个更有前途？java和php哪个好就业？要清楚这些问题，我们听听来IT界老师们是如何回答的。
1、php语言入门快，是一种内嵌式脚本语言，是介于HTML和编程语言之间的一种比较简单、易于理解的语言。php有一定的跨平台性，在IT行业使用比较广泛。
由于php入门快，因此，入门级的php程序员较多，如果想要拿到高薪的话，必须是技术过关，经验丰富的开发人员。2、php的缺点是，缺乏规模支持和多层结构支持，所以更适合应用于小型的商业站点。如果是大型电子商务站点的话，php肯定是不适合的。
从这里我们就能看出，学习php是比较容易瓶颈的，能够再学习知识，努力提升自己的技术，发挥自己的一技之长。3、java语言基本上可以在所有平台上的任意环境中开发，在任意环境中进行系统部署，扩展。由于它的跨平台性，JAVA也就是一次编写，到处运行。
市场上的新硬件和新操作系统应用，它也能第—个利用，几乎不需要再编辑和调试，加上它可以在UNNX、UNIX上部署，安全性好，所以是很多大型企业和安全性要求比较高的政府单位的首选。另外，JAVA走的是高端路线，面对大型的Web应用程序开发，现在比较热的J2EE构架更是跨平台企业级编程的利器。总结：学习java起点要比php高一些，一般是大专及以上学历，或者有很好的基础。如果你对java开发非常感兴趣，又没有基础，可以到百度搜索了解一下。
此外java的起薪高、展空间大，因此大受程序员的欢迎，所以现在java培训市场热度很高。
PHP语言与Java、Python相比，虽然在应用场景上比较单一，主要应用在Web开发领域，但是由于PHP开发Web系统具有周期短、稳定性高、扩展性强等优势，所以PHP语言受到了程序员的青睐。可以说，PHP语言在设计上非常契合Web系统的开发环境，程序员在使用的过程中会明显感觉到非常方便，这是PHP能够在Web领域得到广泛应用的一个重要原因。
PHP与Web系统的耦合度是非常高的，所以Web系统的发展趋势也能够在一定程度上决定PHP语言的应用前景，由于当前Web系统依然有比较大的想象空间，而且Web系统与物联网的结合也越来越紧密，所以PHP语言也将伴随着Web系统的发展而获得新的发展机会。
最后，当前IT行业内有大量的PHP程序员，这对于PHP语言的发展也具有非常积极的意义。
对于很多用户来说10G数据可能并不大，对这个数量级的数据分析能算得上是大数据吗？
PHP还能进行大数据计算呢？
当然能了。
Hadoop本身是Java写的，所以顺理成章的，给Hadoop写MapReduce，人们会自然地想到Java。但Hadoop里面有个Contrib叫做HadoopStreaming，这是一个小工具，为Hadoop提供Streaming支持。利用该Streaming提供的API，允许用户使用任何语言编写Map函数和Reduce函数。因此，PHP也可以借助该API来进行大数据计算与分析。
另外这里面牵涉到下面这个问题。
MapReduce是什么？
概念“Map（映射）”和“Reduce（归约）”，是它的主要思想，它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
从网上一搜就能搜到非常多的关于MapReduce的内容，写的都很好。但是不是很好理解。我根据我的理解直白的说明如下，欢迎拍砖：
1、一个超大数据文件（超过1T）切成6份（我们有6个DateNode），分别存到6台服务器上；
2、我们的计算程序分别在这6台服务器上计算自己的那份，得出结果，过程中可能会把自己的那份切成更小的份数（Hadoop默认一份为128M）；
3、6台服务器计算的结果再汇总到一个服务器上，进行汇总计算，得出最终结果。
以上例子“把数据分到6台服务器并计算出结果”就是对Map（映射）最直白的其中一种解释；而“6台服务器计算结果汇总到一起，得出最终结果”就是对Reduce（归约）最直白的其中一种解释。
这么一看，是不是就没什么神秘的了呢？
准备一个10G的数据文件
手头不容易找到10G那么大的文本文件，那咱就自己创造一个。随便打开一个英文网站，比如Firewalld的官网blog页面：
页面内全选（Ctrl+A），复制（Ctrl+C），然后打开CentOSLinux8的SSH客户端。
新建一个文件名问10G.txt的文件，然后把刚才复制的内容粘贴进去，命令如下：
vi10G.txt
然后就是不断的去找英文的内容，粘贴进去，感觉差不多了，进行下一步。
因为我们不可能一直复制出10G的文字那么多，那我们就利用CentOSLinux8，自己复制自己，最终得出这么多内容，命令如下：
cat10G.txt>>11G.txt
cat11G.txt>>10G.txt
不断的重复这个过程，因为每次都翻倍，文件大小呈现指数级增长，很快我们就能得到一个10G的文件了。文件大小超过500M之后，会变的有点慢，有耐心的等一下。
将10G.txt上传至Hadoop的分布式存储系统HDFS，执行以下命令：
查看HDFS上的根目录：
hdfsdfs-ls/
在HDFS的根目录下简历input目录：
hdfsdfs-mkdir/input
查看input目录是否创建成功：
将10G.txt上传至HDFS的/input目录下：
hdfsdfs-put10G.txt/input
查看10G.txt上传至/input目录是否成功：
hdfsdfs-ls/input
根据咱们设定的规则，HDFS会保存3个副本。也就是说咱们虽然上传了10G数据，但是HDFS会在整个系统上存储30G的数据。从上图最后一行的数据也能看的出来，第一个9.6G是咱们上传的数据量，后面的28.9G是HDFS实际存储的量。
WEB查看一下，每台服务器上存储了大约5G的数据，6台DataNode正好大约是30G（见上图）。
至此，这个10G的txt文件已经顺利的上传到了Hadoop的分布式存储服务HDFS上。
如果你还有多个文件要一起分析，都传到这个/input目录下即可。也就是说后面的分析程序是支持多个文件合并进行数据分析的，你不用自己手动把这几个文件合并到一个文件里面。
准备PHP数据分析程序
用root执行以下命令，配置好Hadoop用的PHP目录
mkdir-p/wwwroot/hadoop
chown-Rhadoop:hadoop/wwwroot/hadoop
转为Hadoop用户执行以下操作：
vi/wwwroot/hadoop/mapper.php
输入以下内容：
#!/usr/bin/php
ini_set('memory_limit','-1');//内存使用不做限制，限制内存的事情交给系统自己解决 $word2count=array(); //STDIN(标准输入)=fopen(“php://stdin”,“r”); //一行一行的读入数据 while(($line=fgets(STDIN))!==false) { //删除前后的空格，字符转为小写 $line=strtolower(trim($line)); //“\W匹配：任意个非单词字符” //通过“非单词字符”分割句子为“单词字符” //PREG_SPLIT_NO_EMPTY返回分隔后的非空部分 $words=preg_split('/\W/',$line,0,PREG_SPLIT_NO_EMPTY); //单词计数增加 foreach($wordsas$word) if(!isset($word2count[$word])) $word2count[$word]=0; } $word2count[$word]+=1; //输出结果到STDOUT（标准输出） //我们这里的输出就是Reduce的输入 //即：reducer.php的输入 foreach($word2countas$word=>$count) //PHP_EOL：换行符号，unix系列输出\n，windows系列输出\r\n，mac用输出\r //chr(9)：制表符分隔tab-delimited echo$word,chr(9),$count,PHP_EOL; 这段代码的大致意思是：把输入的每行文本中的单词找出来，并以: zoo1 hello3 这样的形式输出出来。 用Hadoop用户执行以下操作： vi/wwwroot/hadoop/reducer.php while(($line=fgets(STDIN))!==false){ //删除两头的空格 $line=trim($line); //分析我们从mapper.php获得的输入 list($word,$count)=explode(chr(9),$line); //将count（当前为字符串）转换为int $count=intval($count); //计算单词的数量总和 if($count>0)$word2count[$word]+=$count; //按词汇分类sortthewordslexigraphically //这个集合不是必需的，我们这样做只是为了 //使我们的最终输出看起来更像官方的Hadoop单词计数示例 //ksort()函数对关联数组按照键名进行升序排序。 ksort($word2count); 这段代码的大意是汇总各Mapper的统计结果，最终得出每个单词出现了多少次数，排序后以： hello2 world1 zoo5 这样的形式输出，接受的输入方式“hello1”，也就是mapper.php输出的方式。 给Mapper和Reducer赋予可执行权限。 chmod+x/wwwroot/hadoop/mapper.php/wwwroot/hadoop/reducer.php 执行PHP的MapReduce进行大数据分析 上面已经完成数据上传，代码的编写。我们要在每台服务器上查看一下，是否已经将PHP代码同步到每一台服务器上了。 在每台服务器上都执行以下命令： ll/wwwroot/hadoop/ 必须保证每台服务器上都有上述的两个PHP文件，才能执行以下大数据计算的命令： hadoopjar/home/hadoop/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-3.2.1.jar-mapper/wwwroot/hadoop/mapper.php-reducer/wwwroot/hadoop/reducer.php-input/input/*-output/output 从服务器上的截图可以看到，服务器已经拿出100%的CPU资源，几乎100%的内存资源，每块硬盘轮流100%的资源，来完成咱们的大数据计算任务。 系统计算完毕之后，查看一下输出的结果，咱们设定的输出目录是HDFS的/output： hdfsdfs-du-h/output 把输出结果下载下来查看： hdfsdfs-get/output/part-00000 当然也可以在线查看，不过感觉不太方便，执行下述命令： hdfsdfs-cat/output/part-00000 或者这个命令： hdfsdfs-tail-f/output/part-00000 上述得到的结果是：字符串“0”在文件中出现了“36366795”次，字符串“00”在文件中出现了“105411”次，依次类推，整个计算结果的文件part-00000大小是30.9K。