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Hadoop入门指南

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它基于Google的MapReduce和Google File System（GFS）的论文实现，并由Apache基金会进行维护。Hadoop被广泛应用于大数据处理、数据分析和机器学习等领域。

Hadoop的基本概念

在深入了解Hadoop之前，我们先来了解一些基本概念。

Hadoop集群：Hadoop集群由多台计算机组成，共同协作完成数据处理任务。一个Hadoop集群通常包含一个主节点（NameNode）和多个工作节点（DataNode）。
HDFS：Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件之一，用于存储大规模数据集。HDFS将数据划分为多个块，并将这些块分布在不同的计算机上。
MapReduce：MapReduce是一种用于分布式计算的编程模型，是Hadoop的另一个核心组件。它将计算任务分为两个阶段：Map和Reduce。Map阶段对数据进行处理和转换，Reduce阶段对Map阶段的输出进行聚合和整合。

Hadoop的安装和配置

在开始使用Hadoop之前，我们需要先安装和配置Hadoop环境。以下是一些简单的步骤：

下载Hadoop安装包并解压缩到指定目录。
修改Hadoop配置文件hadoop-env.sh，设置Java环境变量。
配置Hadoop集群的主节点和工作节点。修改core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等配置文件。
格式化HDFS文件系统。运行以下命令：hadoop namenode -format。

Hadoop的基本操作

在安装和配置完成后，我们可以开始使用Hadoop进行基本的操作。

文件的上传和下载

在Hadoop中，我们可以使用命令行工具或编程API来进行文件的上传和下载。

以下是一个使用命令行工具上传文件到HDFS的示例：

hadoop fs -put local_file hdfs_file

以下是一个使用命令行工具从HDFS下载文件的示例：

hadoop fs -get hdfs_file local_file

MapReduce程序的编写和运行

在Hadoop中，我们可以使用Java编写MapReduce程序，并在Hadoop集群上运行。

以下是一个简单的WordCount示例，用于统计文本中每个单词的出现次数：

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {

  public static class TokenizerMapper
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

  public static class IntSumReducer
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0