Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 实验通过几个示例来学习MapReduce的用法 关键命令与截图附上

Hadoop MapReduce 是一个用于处理大规模数据的分布式计算框架，它能够自动将数据划分成若干个块，并在多个计算节点上分布式地进行处理。以下是使用 Hadoop MapReduce 进行数据处理的一些关键命令和示例代码。

1. 启动 Hadoop 集群

运行以下命令启动 Hadoop 集群：

start-all.sh

2. 上传数据

将需要处理的数据上传到 Hadoop 集群中：

hadoop fs -put <local_file> <hdfs_path>

3. 编写 MapReduce 程序

使用 Java 编写 MapReduce 程序，并将其打包成 JAR 文件，例如：

import java.io.IOException;
import java.util.*;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.conf.*;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {

   public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
     private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
     private Text word = new Text();

     public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
         String line = value.toString();
         StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
         while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
             word.set(tokenizer.nextToken());
             context.write(word, one);
         }
     }
   }

   public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
     public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
         int sum = 0;
         for (IntWritable val : values) {
             sum += val.get();
         }
         context.write(key, new IntWritable(sum));
     }
   }

   public static void main(String[] args) throws Exception {
     Configuration conf = new Configuration();

     Job job = Job.getInstance(conf, "wordcount");
     job.setJarByClass(WordCount.class);

     job.setOutputKeyClass(Text.class);
     job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

     job.setMapperClass(Map.class);
     job.setReducerClass(Reduce.class);

     job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
     job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

     FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
     FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

     job.waitForCompletion(true);
   }

}

4. 运行 MapReduce 程序

运行以下命令来运行 MapReduce 程序：

hadoop jar <jar_file> <main_class> <input_path> <output_path>

例如：

hadoop jar WordCount.jar WordCount /input /output

5. 查看输出结果

运行以下命令来查看输出结果：

hadoop fs -cat <output_path>/part-*

以上就是使用 Hadoop MapReduce 进行数据处理的基本流程和关键命令。