Hadoop参考文献

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它基于Google的MapReduce算法和Google File System设计而成，并且具有高可靠性和高扩展性。Hadoop由一个主节点和多个从节点组成，可以在集群中进行并行计算和存储数据。

在本文中，我们将介绍Hadoop的基本概念和使用方法，并提供一些示例代码来说明它的使用。

Hadoop的核心概念

Hadoop有三个核心组件：Hadoop Distributed File System (HDFS)、MapReduce和YARN。

  1. HDFS：Hadoop分布式文件系统，用于存储大规模的数据。它将数据划分为多个块，并将这些块存储在不同的节点上，以实现数据的冗余备份和高可靠性。

  2. MapReduce：Hadoop的计算模型，用于并行处理大规模数据集。它将计算任务分为两个阶段：Map和Reduce。Map阶段将输入数据分割成小块，并在不同的节点上进行并行计算。Reduce阶段将Map阶段的中间结果进行合并和整理，最终生成最终结果。

  3. YARN：Hadoop的资源管理器，用于管理集群中的计算资源。它负责分配任务和监控任务的执行情况，以实现高效的计算。

Hadoop的代码示例

下面是一个简单的Hadoop示例，用于统计一个文本文件中每个单词出现的次数。

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

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);
  }
}

上述代码中，我们定义了两个类：TokenizerMapper和IntSumReducer。TokenizerMapper类继承自Mapper类，用于将输入数据分割成单词并进行计数。IntSumReducer类继承自Reducer类，用于对Mapper阶段的中间结果进行合并和计数。

在main函数中，我们配置了Hadoop作业的各项参数，包括输入路径、输出路径、Mapper类、Reducer类等。最后，我们使用job.waitForCompletion(true)来提交作业并等待完成。

结论

Hadoop是一个强大的分布式计算框架，可以处理大规模的数据集。它提供了HDFS、MapReduce和YARN等核心组件，使得分布式计算变得更加简单和高效。

本文介绍了Hadoop的基本概念和使用方法，并提供了一个简单的示例代码来说明其用法