hadoop权威指南5中文版

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mob649e815f494b 2023-09-15 08:54:41 ©著作权

文章标签 Hadoop HDFS Text 文章分类 Hadoop 大数据

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Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。它提供了一种可靠的、可扩展的、分布式的计算解决方案，能够在廉价的硬件上运行，处理PB级别的数据。本文将介绍Hadoop的基本概念和使用方法，并通过代码示例演示其在分布式计算中的应用。

Hadoop的基本概念

Hadoop的核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。

1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）

HDFS是Hadoop的文件系统，它将文件切分成多个块并存储在不同的计算节点上。HDFS具有高可靠性和高可扩展性，适用于存储大规模的数据集。

HDFS有三个核心组件：

NameNode：负责管理文件系统的命名空间，存储文件的元数据信息。
DataNode：存储实际的文件块数据。
SecondaryNameNode：辅助NameNode进行故障恢复。

2. MapReduce计算模型

MapReduce是Hadoop的计算模型，用于处理大规模数据集的计算任务。MapReduce模型将计算任务分解为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

Map阶段将输入数据切分成若干个小块，并在各个计算节点上进行并发处理。Reduce阶段将Map阶段的结果进行合并和归约。

Hadoop的使用方法

Hadoop的使用方法包括搭建Hadoop集群、编写MapReduce程序、提交任务等。

1. 搭建Hadoop集群

首先，需要准备好一组服务器，每台服务器上都安装好Hadoop。然后，在其中一台服务器上运行Hadoop集群的管理节点，即NameNode和SecondaryNameNode。其他服务器上运行DataNode。

在配置好各节点的Hadoop环境后，可以启动Hadoop集群。通过执行以下命令启动集群：

$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh  # 启动HDFS
$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh  # 启动YARN

2. 编写MapReduce程序

MapReduce程序是使用Hadoop进行分布式计算的核心。下面是一个简单的WordCount示例。

首先，需要定义一个Mapper类，用于将输入数据切分成键值对。示例代码如下：

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

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

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            word.set(tokenizer.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }
}

然后，定义一个Reducer类，用于对Mapper的输出结果进行合并和归约。示例代码如下：

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

最后，在主函数中配置MapReduce作业的输入输出路径，并提交任务。示例代码如下：

public class WordCount {

    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(WordCountMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.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);
    }
}