window启动hadoop
在大数据领域，Hadoop是一个非常重要的开源框架，用于存储和处理大规模数据集。在本篇文章中，我们将学习如何在Windows操作系统上启动Hadoop，并使用一些示例代码来演示其功能。
什么是Hadoop？
Hadoop是一个基于Java的开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。它包含两个主要组件：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。
HDFS是一个可靠的、高容错的文件系统，用于存储数据。它将数据分布在集群中的多个计算机节点上，以实现横向扩展和高可用性。MapReduce是一种编程模型，用于将数据处理任务分解为小的子任务，并在分布式环境中并行处理这些子任务。
在Windows上配置Hadoop
在Windows上使用Hadoop需要进行一些配置。下面是一些必要的步骤：
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下载和安装Java开发工具包（JDK）：Hadoop是用Java编写的，所以我们需要安装JDK来运行它。
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下载和解压缩Hadoop二进制文件：从Hadoop官方网站下载最新的稳定版本的二进制文件，然后解压缩到一个目录中。
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配置环境变量：将Hadoop的二进制文件目录添加到系统的PATH环境变量中，以便在命令行中可以直接运行Hadoop命令。
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配置Hadoop的核心文件：在Hadoop的安装目录中找到
etc/hadoop目录，编辑core-site.xml和hdfs-site.xml文件，配置Hadoop的一些重要参数，如文件系统的URI和数据存储目录。 -
格式化HDFS：在命令行中执行以下命令来格式化HDFS。
hadoop namenode -format
启动Hadoop集群
在配置完Hadoop之后，我们可以通过以下步骤来启动Hadoop集群：
- 启动Hadoop的NameNode：在命令行中执行以下命令。
start-dfs.cmd
- 启动Hadoop的DataNode：在命令行中执行以下命令。
start-yarn.cmd
- 检查Hadoop集群的状态：在命令行中执行以下命令。
hdfs dfsadmin -report
如果一切正常，你将看到Hadoop集群的状态信息。
示例代码
下面是一个使用Hadoop的MapReduce框架来统计文本文件中单词出现次数的示例代码。
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.setReducer
