Hadoop和ZooKeeper是大数据领域中两个非常重要的技术。Hadoop是一个用于处理大规模数据的分布式计算框架，而ZooKeeper是一个用于分布式应用程序的协调服务。本文将介绍Hadoop和ZooKeeper的基本概念，以及它们在大数据领域中的应用。

1. Hadoop介绍

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可用于处理大规模数据集。它基于Google的MapReduce论文和Google文件系统的思想，提供了一个用于存储和处理大规模数据的平台。

Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和Hadoop MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统，它将文件分成多个块，并将这些块分散存储在多台计算机上。MapReduce是一种编程模型，用于将大规模数据集分成小的片段，并在分布式环境中进行处理。

下面是一个简单的使用Hadoop MapReduce的示例代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;

public class WordCount {

  public static class Map 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);
      }
    }
  }

  public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      while (values.hasNext()) {
        sum += values.next().get();
      }
      context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = new Job(conf, "wordcount");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    job.setMapperClass(Map.class);
    job.setReducerClass(Reduce.class);
    job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
    job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    job.waitForCompletion(true);
  }

}

以上代码实现了一个简单的Word Count程序，用于统计文本中每个单词的出现次数。在Map阶段中，将文本拆分成单词并计数为1，然后在Reduce阶段中对相同单词进行累加。最后，输出结果为每个单词和对应的出现次数。

2. ZooKeeper介绍

ZooKeeper是一个用于分布式应用程序的协调服务。它提供了一个具有高可用性和一致性的分布式环境，用于管理和维护大规模分布式应用程序的配置信息、命名空间、状态等。

ZooKeeper的核心概念包括ZNode、Watch、ACL（访问控制列表）和事务。ZNode是ZooKeeper的数据节点，类似于文件系统中的目录或文件。Watch是一种机制，用于监听ZNode的变化，并在变化发生时通知相关的应用程序。ACL用于控制对ZNode的访问权限。事务是对ZooKeeper的一系列操作的原子性执行。

下面是一个使用ZooKeeper创建ZNode的示例代码：

import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;

public class CreateZNode {

  private static final String ZOOKEEPER_ADDRESS = "localhost:2181";

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    ZooKeeper zooKeeper = new ZooKeeper(ZOOKEEPER_ADDRESS, 5000, null);
    String znodePath = "/myznode";
    String znodeData = "Hello, ZooKeeper!";
    CreateMode znodeMode = CreateMode.PERSISTENT;

    Stat stat = zooKeeper.exists(znodePath, false);
    if (stat != null) {
      System.out.println("ZNode already exists: "