Hadoop的发行版本
Hadoop是一个开源的分布式计算系统，用于处理大规模数据集。它由Apache基金会开发和维护，已成为大数据处理领域的事实标准。本文将介绍Hadoop的发行版本，包括其特性、区别和示例代码。
Hadoop发行版本的分类
Hadoop的发行版本可以分为两类：Apache Hadoop和商业发行版本。
Apache Hadoop
Apache Hadoop是Hadoop的开源版本，由Apache基金会维护。它包括核心组件和相关工具，用于构建和管理分布式计算集群。Apache Hadoop提供了以下组件：
- Hadoop Common：提供了Hadoop的共享库和工具，用于支持其他Hadoop组件。
- Hadoop Distributed File System (HDFS)：用于存储大规模数据集的分布式文件系统。
- Hadoop YARN：用于管理集群资源和调度作业的资源管理器。
- Hadoop MapReduce：用于分布式计算的编程模型和执行引擎。
Apache Hadoop是免费的，可以从Apache官方网站下载和使用。由于其开源和广泛的用户社区支持，Apache Hadoop是最常用的Hadoop发行版本。
商业发行版本
除了Apache Hadoop，还有一些商业公司提供自己的Hadoop发行版本。这些商业发行版本通常包括对Apache Hadoop的定制和增强功能，以满足特定的企业需求。
商业发行版本通常提供更丰富的工具和特性，如可视化管理界面、安全增强、高可用性等。此外，商业发行版本还提供技术支持和服务，以帮助企业顺利使用Hadoop。
Hadoop发行版本的区别
Hadoop的不同发行版本在以下方面可能存在区别：
- 版本号：不同的发行版本可能基于不同的Apache Hadoop版本，并包含特定的修复程序和改进。
- 特性和功能：商业发行版本通常提供额外的功能和工具，以增强Hadoop的性能、易用性和可靠性。
- 安全性：商业发行版本可以提供更强大的安全增强功能，如身份验证、授权和数据加密等。
- 可视化管理界面：商业发行版本通常提供易于使用的可视化管理工具，使集群管理更加简单。
- 技术支持和服务：商业发行版本提供技术支持和服务，以帮助企业解决问题和提供定制化的解决方案。
示例代码
下面是一个使用Apache Hadoop的示例代码，用于统计一个文本文件中各单词的出现次数：
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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
