Hadoop入门(一篇就够了)

Hadoop入门指南

概述

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。在本指南中，我将向你介绍Hadoop的基本概念和使用方法，帮助你快速入门。

Hadoop入门流程

步骤	描述
步骤一	安装Hadoop
步骤二	配置Hadoop
步骤三	编写Hadoop应用程序
步骤四	运行Hadoop应用程序
步骤五	分析和处理输出数据

步骤一：安装Hadoop

首先，你需要在本地机器上安装Hadoop。你可以从Hadoop官方网站下载适用于你操作系统的二进制文件，并按照官方文档的说明进行安装。

步骤二：配置Hadoop

安装完成后，你需要进行Hadoop的配置。打开Hadoop的配置文件hadoop-env.sh，设置Java路径和其他必要的环境变量。

export JAVA_HOME=/path/to/java
export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop

接下来，编辑core-site.xml文件，配置Hadoop的核心参数。

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

然后，编辑hdfs-site.xml文件，配置Hadoop分布式文件系统的参数。

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

最后，编辑mapred-site.xml文件，配置MapReduce的参数。

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

步骤三：编写Hadoop应用程序

现在，你可以开始编写自己的Hadoop应用程序了。Hadoop使用Java编程语言，所以你需要基本的Java编程知识。

以下是一个简单的WordCount示例程序：

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);
  }
}

步骤四：运行Hadoop应用程序

编译和打包应用程序后，你可以使用以下命令来运行Hadoop应用程序：

hadoop jar <jar_file> <input_dir> <output_dir>

其中，<jar_file>是你的应用程序的JAR文件，<input_dir>是输入数据的目录，<output_dir>是输出