Hadoop POC报告
1. 简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集的分布式计算。它基于Google的MapReduce和分布式文件系统（HDFS）的思想，提供了可靠的数据存储和计算能力。本文将介绍Hadoop的基本概念和使用示例。
2. Hadoop的基本概念
Hadoop包括以下核心组件：
2.1 HDFS
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。它将数据分布在多个节点上，并提供了高容错性和高吞吐量的数据访问。HDFS采用主从架构，包括一个NameNode和多个DataNode。NameNode负责管理文件系统的命名空间和访问控制，而DataNode存储实际的数据块。
2.2 MapReduce
MapReduce是Hadoop的计算模型，用于处理大规模数据集。它将任务分成两个阶段：Map和Reduce。Map阶段对输入数据进行处理和映射，生成中间结果。Reduce阶段对中间结果进行合并和计算，生成最终的结果。MapReduce可以自动处理任务的并行化和容错性。
3. Hadoop示例代码
下面是一个简单的Hadoop示例代码，用于统计文本文件中每个单词的出现次数：
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);
}
}
以上示例代码定义了一个Map和Reduce任务，并使用Hadoop的API进行配置和运行。
4. Hadoop POC报告
根据上述示例代码，我们可以进行一个Hadoop的POC（Proof of Concept）实验。实验的目标是统计一段文本中每个单词的出现次数。我们可以使用Hadoop的MapReduce模型来完成这个任务。
4.1 实验环境
- Hadoop版本：2.10.1
- 操作系统：Ubuntu 18.04
4.2 实验步骤
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配置Hadoop集群：在每个节点上安装Hadoop，并配置好HDFS和MapReduce的相关参数。
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准备输入数据：创建一个文本文件，内容为一段英文文本。
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将输入数据上传到HDFS：使用Hadoop的命令行工具将输入文件上传到HDFS中。
$ hdfs dfs -put input.txt /input -
编译示例代码：使用Java编译器编译
