Hadoop实训心得
引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现"Hadoop实训心得"这个任务。在本文中，我将为你展示整个实现过程，并提供每个步骤所需的代码，以及对代码的详细注释。
任务流程
下表展示了完成"Hadoop实训心得"任务的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤一 | 搭建Hadoop环境并准备数据集 |
| 步骤二 | 编写MapReduce程序 |
| 步骤三 | 将程序打包成Jar文件 |
| 步骤四 | 配置Hadoop集群 |
| 步骤五 | 将数据集上传到Hadoop集群中 |
| 步骤六 | 在Hadoop集群上运行MapReduce程序 |
| 步骤七 | 获取MapReduce程序运行结果 |
| 步骤八 | 结果分析与心得总结 |
步骤一：搭建Hadoop环境并准备数据集
在这一步中，你需要搭建Hadoop环境，并准备好用于实验的数据集。以下是一些常见的代码示例：
# 下载和安装Hadoop
wget
tar -xzvf hadoop-3.3.0.tar.gz
# 配置Hadoop环境变量
export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop-3.3.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
# 创建Hadoop数据目录
mkdir $HADOOP_HOME/data
# 准备数据集
cp /path/to/your/dataset $HADOOP_HOME/data/dataset.txt
步骤二：编写MapReduce程序
在这一步中，你需要编写MapReduce程序来处理数据集。以下是一个示例代码：
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;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
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);
}
}
步骤三：将程序打包成Jar文件
在这一步中，你需要将编写的MapReduce程序打包成一个可执行的Jar文件。以下是一些示例代码：
# 编译Java源代码
javac -classpath $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/hadoop-common-3.3.0.jar:$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-3.3.0.jar:$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/commons
