Hadoop镜像下载
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算平台，用于处理大规模数据的分析和处理。为了方便开发者进行Hadoop的学习和实验，官方提供了Hadoop镜像供下载和使用。本文将介绍如何下载Hadoop镜像并进行使用。
下载Docker
在使用Hadoop镜像之前，首先需要安装Docker。Docker是一个开源的容器化平台，可以方便地创建、部署和运行容器。以下是在Linux系统上安装Docker的命令：
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
在安装完成后，运行以下命令来验证Docker是否已经正确安装：
$ docker --version
如果输出类似于Docker version 20.10.2, build 2291f61的信息，则说明Docker已经成功安装。
下载Hadoop镜像
Hadoop官方提供了多个镜像版本，可以根据实际需求选择合适的版本进行下载。以下是下载Hadoop 3.3.1版本镜像的命令：
$ docker pull apache/hadoop:3.3.1
在下载完成后，运行以下命令来验证镜像是否已经成功下载：
$ docker images
如果输出类似于下面的信息，则说明Hadoop镜像已经成功下载：
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
apache/hadoop 3.3.1 75531f1f1b22 4 months ago 1.49GB
运行Hadoop容器
下载完成Hadoop镜像后，就可以使用该镜像来运行Hadoop容器了。以下是运行Hadoop容器的命令：
$ docker run -it apache/hadoop:3.3.1 bash
运行该命令后，将进入到Hadoop容器的命令行界面，可以在该界面下进行Hadoop相关的操作。
示例代码
下面是一个简单的Hadoop示例代码，用于计算一个文本文件中各个单词的出现次数。该代码使用Hadoop的MapReduce框架来进行计算。
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);
}
}
以上代码中，TokenizerMapper类用于将输入的文本切分为单词，并将每个单词输出为<word, 1>的键值对。IntSumReducer类用于将相同的单词进行合并，并计算出现次数的总和。`
