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Hadoop与MongoDB

Hadoop和MongoDB是两个非常流行的大数据处理工具。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。MongoDB是一个开源的文档数据库，用于存储和查询结构化和半结构化数据。

Hadoop简介

Hadoop由Apache开发，是一个可靠、可扩展和高效的分布式计算框架。它的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。

HDFS是一个分布式文件系统，它将大文件切分成多个块并存储在集群中的多个节点上。这种分布式存储方式确保了数据的可靠性和高可用性。HDFS还提供了高吞吐量的数据访问，使得Hadoop能够处理大规模的数据集。

MapReduce是Hadoop的计算模型，它将数据切分成多个小块，并在集群上并行处理这些数据块。MapReduce包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入数据被转换成键值对的形式，并进行一系列的映射操作。在Reduce阶段，映射操作的结果被合并，最终得到输出结果。

MongoDB简介

MongoDB是一个面向文档的数据库，它使用JSON风格的文档来存储数据。MongoDB具有灵活的数据模型和强大的查询语言，可以存储和查询结构化和半结构化的数据。

MongoDB的数据模型是基于文档的，每个文档都是一个键值对的集合。不同的文档可以有不同的结构，这使得MongoDB非常适合存储和查询多样化的数据。MongoDB还支持复杂的查询操作，例如范围查询、文本搜索和地理位置查询。

Hadoop与MongoDB的整合

Hadoop和MongoDB可以很好地整合在一起，提供更强大的大数据处理能力。Hadoop可以用来处理大规模的数据集，而MongoDB可以用来存储和查询结构化的结果。

下面是一个使用Hadoop和MongoDB的代码示例，用于统计文档中不同单词的频率。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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;
import org.bson.BSONObject;

import com.mongodb.hadoop.MongoInputFormat;
import com.mongodb.hadoop.MongoOutputFormat;

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

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

    public void map(Object key, BSONObject value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      String[] tokens = value.get("content").toString().split("\\s+");
      for (String token : tokens) {
        word.set(token);
        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);
    job.setInputFormatClass(MongoInputFormat.class);
    job.setOutputFormatClass(MongoOutputFormat.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://localhost:9000/input"));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://localhost:9000/output"));
    System.exit(job.waitForCompletion(true