Hadoop 关键技术

Hadoop 关键技术实现流程

1. 介绍

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分布式存储和分布式处理。它主要依赖于以下几个关键技术：HDFS、MapReduce、YARN 和 Hadoop 生态系统。本文将逐步介绍如何实现这些关键技术。

2. Hadoop 关键技术实现流程

下面是实现 Hadoop 关键技术的流程，可以用表格展示每个步骤。

步骤	任务
步骤 1	安装 Hadoop
步骤 2	配置 Hadoop
步骤 3	创建 HDFS 文件系统
步骤 4	编写 MapReduce 程序
步骤 5	执行 MapReduce 程序

3. 实现步骤和代码

步骤 1：安装 Hadoop

首先，你需要从 Hadoop 官方网站下载 Hadoop 并解压缩到本地目录。

步骤 2：配置 Hadoop

1. 打开 Hadoop 配置文件 hadoop-env.sh，设置 JAVA_HOME 环境变量。

export JAVA_HOME=/path/to/java

2. 打开 core-site.xml，配置 Hadoop 的核心参数。

<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
  </property>
</configuration>

3. 打开 hdfs-site.xml，配置 HDFS 相关参数。

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
</configuration>

步骤 3：创建 HDFS 文件系统

1. 格式化 HDFS 文件系统。

hdfs namenode -format

2. 启动 HDFS。

start-dfs.sh

步骤 4：编写 MapReduce 程序

1. 创建一个 Java 项目，并导入 Hadoop 相关的依赖包。

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-client</artifactId>
    <version>3.3.1</version>
  </dependency>
</dependencies>

2. 编写 MapReduce 程序。

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;

public class WordCount {
  public static class Map extends MapReduceBase implements 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, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
        throws IOException {
      String line = value.toString();
      StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
      while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
        word.set(tokenizer.nextToken());
        output.collect(word, one);
      }
    }
  }

  public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text, IntWritable> output,
        Reporter reporter) throws IOException {
      int sum = 0;
      while (values.hasNext()) {
        sum += values.next().get();
      }
      output.collect(key, new IntWritable(sum));
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);
    conf.setJobName("wordcount");

    conf.setOutputKeyClass(Text.class);
    conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

    conf.setMapperClass(Map.class);
    conf.setCombinerClass(Reduce.class);
    conf.setReducerClass(Reduce.class);

    conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
    conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);

    FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));