Hadoop实验报告总结
概述
Hadoop是一个分布式计算框架，可以处理大规模数据集并提供可靠、高效的存储和计算能力。本文将介绍Hadoop的基本概念和使用方法，并通过一个示例代码来演示Hadoop的应用。
Hadoop概念
Hadoop由两个主要组件组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。
HDFS
HDFS是一个可扩展的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。它将数据划分为多个块，并将这些块分散在集群中的不同节点上。HDFS具有高可靠性和高吞吐量的特点，适合处理大型数据集。
HDFS的基本概念包括：
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块（Block）：HDFS将数据划分为固定大小的块，通常为128MB或256MB。每个块都会复制多个副本，并分散在不同的节点上，以提供数据的冗余和容错能力。
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数据节点（DataNode）：数据节点是存储实际数据块的节点。它们负责读取和写入数据块，并处理数据块的复制和恢复等操作。
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名称节点（NameNode）：名称节点是HDFS的主要组件，负责管理文件系统的元数据信息，包括文件和目录结构、文件与数据块的映射关系等。名称节点不存储实际的数据块，而是维护数据节点的信息和数据块的位置。
MapReduce
MapReduce是一个用于处理大规模数据集的分布式计算框架。它将计算任务划分为两个阶段：映射（Map）和归约（Reduce）。
在映射阶段，MapReduce框架将输入数据集划分为多个片段，并在集群中的不同节点上并行处理这些片段。每个节点将输入数据转换为键值对的形式，并输出中间结果。
在归约阶段，MapReduce框架将相同键的中间结果聚合在一起，并将它们传递给归约函数进行处理。归约函数可以进行进一步的计算和汇总，并生成最终的结果。
示例代码
下面是一个使用Hadoop处理文本数据的示例代码，它会统计文本中每个单词的出现次数。
首先，我们需要编写映射函数和归约函数的代码。
// Mapper代码
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] words = line.split(" ");
for (String word : words) {
this.word.set(word);
context.write(this.word, one);
}
}
}
// Reducer代码
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable value : values) {
sum += value.get();
}
context.write(key, new IntWritable(sum));
}
}
接下来，我们需要编写主程序来配置和运行MapReduce作业。
public class WordCount {
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(WordCountMapper.class);
job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
以上代码定义了一个WordCount类，其中包含了主函数和MapReduce作业的配置信息。在主函数中，我们使用Configuration