这是一个关于 Hadoop 的教程，旨在帮助初学者了解和使用 Hadoop 进行大数据处理。

简介

Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它允许在廉价的商用硬件上运行应用程序，通过简单的编程模型，实现跨集群的分布式存储和分布式处理。

快速开始

  1. 安装 Hadoop：首先，您需要在您的计算机上安装 Hadoop。您可以从Hadoop 官方网站下载最新的 Hadoop 版本，并按照官方文档进行安装。

  2. 编写 MapReduce 程序：Hadoop 使用 MapReduce 模型进行数据处理。您可以使用 Java、Python 或其他支持的语言编写 MapReduce 程序。

  3. 运行程序：将您的程序提交到 Hadoop 集群进行执行。

示例

以下是一个简单的 MapReduce 程序，用于计算文本文件中每个单词的出现次数。

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);
  }
}

图片

Hadoop 架构图

更多资源

如果您想了解更多关于 Hadoop 的信息，可以访问以下链接：