Apache Hadoop 源码下载
Apache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式存储和处理。它是基于Google的MapReduce和Google File System（GFS）的论文所开发的。
许多人对Apache Hadoop感兴趣，并希望能够查看其源代码以深入了解其工作原理。在本文中，我们将介绍如何下载Apache Hadoop的源代码，并提供一些代码示例来帮助您更好地理解。
下载源代码
你可以在Apache Hadoop的官方网站上找到它的源代码。访问[官方网站](
除了从官方网站上下载源代码包，你也可以通过Git克隆源代码库。Apache Hadoop的源代码托管在Git仓库中，并且你可以从该仓库中获取最新的开发版本。要克隆源代码库，请使用以下命令：
git clone
这将在当前目录下创建一个名为"hadoop"的文件夹，并在其中克隆源代码。
开发环境配置
在开始编译和运行Apache Hadoop之前，你需要配置开发环境。下面是你需要进行的一些基本配置步骤：
1. 安装Java
Apache Hadoop是用Java编写的，因此你需要安装Java开发工具包（JDK）。你可以从Oracle的官方网站上下载并安装适合你操作系统的JDK版本。
2. 配置Java环境变量
配置JAVA_HOME环境变量，指向你安装的JDK的根目录。此外，将Java的可执行文件目录（例如bin）添加到PATH环境变量中，这将使你能够在命令行中直接运行Java命令。
3. 安装Maven
Maven是一个强大的项目构建工具，用于管理和构建Java项目。你可以从Maven官方网站上下载并安装最新版本的Maven。
4. 配置Maven环境变量
配置M2_HOME环境变量，指向你安装的Maven的根目录。将Maven的可执行文件目录（例如bin）添加到PATH环境变量中，以便你可以在命令行中直接运行Maven命令。
5. 构建Hadoop
进入你克隆的Hadoop源代码目录，并执行以下命令来构建Hadoop：
mvn package -Pdist,native -DskipTests -Dtar
这个命令将编译源代码并生成一个Hadoop的二进制分发包。
示例代码
以下是一个简单的Java示例代码，演示如何使用Apache Hadoop来计算一个文本文件中单词的出现频率。
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);
