Hadoop 开发软件

Hadoop 开发软件

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。它使用简单的编程模型，可以在廉价的硬件上高效地处理大数据集。Hadoop 分为两个核心模块：Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称 HDFS）和 Hadoop MapReduce。HDFS 负责存储和管理文件，而 MapReduce 负责处理数据。

在本文中，我们将介绍如何使用 Hadoop 开发软件以及相关的代码示例。

环境搭建

在开始之前，我们需要先搭建 Hadoop 的开发环境。首先，我们需要下载 Hadoop 软件包并解压缩。在解压缩之后，我们需要进行一些配置。以下是一个简单的 Hadoop 配置文件示例：

<!-- core-site.xml -->
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

<!-- hdfs-site.xml -->
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

<!-- mapred-site.xml -->
<configuration>
    <property>
        <name>mapred.job.tracker</name>
        <value>localhost:9001</value>
    </property>
</configuration>

在配置文件中，我们指定了 HDFS 的默认文件系统以及副本数，同时也指定了 MapReduce 作业跟踪器的位置。

Hadoop 开发示例

接下来，我们将介绍两个常见的 Hadoop 开发示例：WordCount 和计算圆周率的示例。

WordCount

WordCount 是 Hadoop 开发中最常见的示例之一。它用于计算文本文件中每个单词的出现次数。

首先，我们需要实现一个 MapReduce 程序，其中 Map 阶段将输入文件拆分成单词对，Reduce 阶段将相同的单词对进行合并并计数。

以下是一个简化的 WordCount 示例：

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;

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

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);
    }
}

在这个示例中，我们定义了一个 TokenizerMapper 类，继承自 Hadoop 的 Mapper 类。在 Map 阶段，我们使用 StringTokenizer 将输入的文本拆分成单词，并将每个单词作为键，值设置为 1。在 Reduce 阶段，我们将相同的单词进行合并，并计算它们的出现次数。

计算圆周率

下面让我们来看一个稍微复杂