Hadoop应用开发

什么是Hadoop?

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。它采用了分布式计算的思想，可以在数千台机器上同时运行，以实现高可靠性和高性能。

Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce处理模型。HDFS用于在Hadoop集群中存储数据，而MapReduce用于将数据分析和处理成可读的格式。

Hadoop应用开发

Hadoop应用开发是指使用Hadoop框架来开发和部署大规模数据处理应用程序。开发Hadoop应用程序需要掌握Java编程语言和Hadoop API。

下面是一个简单的Hadoop应用程序示例，用于统计一个文本文件中各个单词的出现次数：

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]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

在上面的代码示例中，我们首先定义了两个Mapper和Reducer类。TokenizerMapper用于将输入文本文件按照单词分割，并为每个单词输出一个键值对，其中键是单词本身，值为1。IntSumReducer用于将具有相同键的所有值相加，得到每个单词的出现次数。

然后，在main函数中，我们配置了一个Job，并指定了输入和输出路径。最后，调用job.waitForCompletion方法来运行Job。

总结

Hadoop应用开发可以帮助我们处理大规模数据集，实现各种数据分析和处理任务。通过学习Hadoop API和使用Java编程语言，我们可以编写自己的Hadoop应用程序，并在分布式环境中运行。希望本文对于理解Hadoop应用开发有所帮助。

参考资料：

• [Apache Hadoop官方网站](
• [Hadoop: The Definitive Guide by Tom White](