Hadoop填空题
引言
在当今的大数据时代，数据量的爆炸式增长给数据处理带来了巨大的挑战。为了能够高效地处理大规模的数据集，诞生了许多分布式计算框架。Hadoop作为其中的代表，具有高可靠性、高可扩展性和高容错性，被广泛应用于大数据处理和分析任务中。
本文将为大家科普关于Hadoop的基本概念、架构和工作流程，并通过代码示例演示Hadoop的使用方法。
什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会开发和维护。它基于Google的MapReduce和GoogleFS（分布式文件系统）的思想而设计，旨在解决处理大规模数据集的问题。
Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）。HDFS用于存储数据，而YARN负责资源管理和作业调度。
Hadoop架构
Hadoop的架构可以分为两个主要层次：存储层和计算层。
存储层
存储层由Hadoop Distributed File System（HDFS）组成。HDFS是一个分布式文件系统，它将大文件切分成多个数据块，并存储在不同的计算节点上。每个数据块都有多个副本，以实现数据的冗余和容错能力。这种设计使得HDFS能够处理大规模数据集，并提供高可靠性和高容错性。
计算层
计算层由Hadoop YARN和MapReduce组成。YARN负责资源管理和作业调度，它将集群中的资源划分为容器，为应用程序提供资源。MapReduce是一种编程模型，用于将大规模的数据集分割成小的子任务，并在集群中的计算节点上并行执行。MapReduce模型包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，将输入数据切分成多个键值对，并对每个键值对进行处理。在Reduce阶段，将相同键的值进行合并和计算。
Hadoop的工作流程
下面是Hadoop的工作流程示意图：
st=>start: 开始
op1=>operation: 上传数据到HDFS
op2=>operation: 提交作业到YARN
op3=>operation: Map阶段
op4=>operation: Reduce阶段
op5=>operation: 输出结果到HDFS
e=>end: 结束
st->op1->op2->op3->op4->op5->e
具体流程解析如下：
- 开始：启动Hadoop集群。
- 上传数据到HDFS：将需要处理的数据上传到HDFS中，以便后续的MapReduce作业使用。
- 提交作业到YARN：将MapReduce作业提交到YARN中，YARN会对作业进行资源分配和调度。
- Map阶段：在计算节点上并行执行Map任务，将输入数据切分成多个键值对进行处理。
- Reduce阶段：在计算节点上并行执行Reduce任务，将相同键的值进行合并和计算。
- 输出结果到HDFS：将计算结果输出到HDFS中，以供后续的数据分析和处理使用。
- 结束：作业执行完毕，Hadoop集群关闭。
Hadoop的使用示例
下面是一个使用Hadoop进行Word Count（词频统计）的示例代码：
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
