Hadoop3核心jar科普

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。Hadoop的核心jar包含了一系列关键的类和组件，用于实现分布式存储和计算。本文将介绍Hadoop3核心jar的作用和示例代码。

Hadoop3核心jar的作用

Hadoop3核心jar包含了Hadoop分布式文件系统（HDFS）的实现、分布式计算框架（MapReduce）的实现以及一些其他重要的类。这些类和组件为开发人员提供了分布式计算的能力，可以在集群中处理大规模数据。

下表展示了Hadoop3核心jar中一些重要的类和其功能：

类名 功能
Configuration 用于读取Hadoop的配置文件，提供配置项的读写功能
FileSystem 用于操作HDFS中的文件和目录，提供了文件读写、删除、移动等操作
Job 代表一个MapReduce作业，用于配置和提交MapReduce任务
Mapper Map阶段的接口，定义了map方法，用于将输入键值对映射为新的键值对
Reducer Reduce阶段的接口，定义了reduce方法，用于将相同键的值进行聚合

以上是Hadoop3核心jar中的一些关键类，开发人员可以通过这些类实现自己的分布式计算应用。

示例代码

下面是一个简单的Hadoop MapReduce示例，用于统计文本文件中单词的出现次数。首先，我们需要编写一个Mapper类，实现map方法：

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {

    private final static LongWritable one = new LongWritable(1);
    private Text word = new Text();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] words = line.split(" ");
        for (String w : words) {
            word.set(w);
            context.write(word, one);
        }
    }
}

然后，编写一个Reducer类，实现reduce方法：

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        long sum = 0;
        for (LongWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        context.write(key, new LongWritable(sum));
    }
}

最后，编写一个Driver类，配置作业并提交任务：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCountDriver {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "WordCount");

        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

序列图

下面是一个简单的MapReduce任务的序列图，展示了Mapper和Reducer的交互过程：

sequenceDiagram
    participant Mapper
    participant Reducer
    Mapper->>Reducer: Emit Intermediate key-value pairs
    Reducer->>Reducer: Shuffle and Sort
    Reducer->>Reducer: Group by key
    Reducer->>Reducer: Reduce
    Reducer->>Reducer: Emit final key-value pairs

结论

通过本文的介绍，读者了解了Hadoop3核心jar的作用以及如何编写一个简单的MapReduce示例。Hadoop3提供了强大的分布式计算功能，可以帮助开发人员处理大规