大数据架构+hadoop

**实现大数据架构+hadoop的步骤**

| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 安装和配置Hadoop集群 |
| 2 | 编写MapReduce程序 |
| 3 | 打包MapReduce程序 |
| 4 | 将打包后的程序上传至Hadoop集群 |
| 5 | 运行MapReduce程序 |
| 6 | 分析和查看结果 |

**步骤一：安装和配置Hadoop集群**

在本地或远程服务器上安装和配置Hadoop集群，确保配置正确并运行正常。

**步骤二：编写MapReduce程序**

使用Java编写MapReduce程序，实现数据处理逻辑。下面是一个简单的WordCount示例：

```java
// 导入Hadoop相关包
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;

// Mapper类
public class WordCountMapper extends Mapper{
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);
}
}
}

// Reducer类
public class WordCountReducer extends Reducer{
private IntWritable result = new IntWritable();

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

**步骤三：打包MapReduce程序**

将以上编写的MapReduce程序打包成JAR文件，以便上传至Hadoop集群运行。

**步骤四：将打包后的程序上传至Hadoop集群**

使用Hadoop集群的命令行工具将JAR文件上传至HDFS文件系统。

```bash
hdfs dfs -put /path/to/jarfile.jar /user/username
```

**步骤五：运行MapReduce程序**

使用hadoop jar命令在Hadoop集群上运行MapReduce程序，并指定输入输出路径。

```bash
hadoop jar jarfile.jar input_path output_path
```

**步骤六：分析和查看结果**

查看MapReduce程序运行的结果，可以在输出路径下找到对应的结果文件进行分析和查看。