用hadoop代码实现

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集。在Hadoop中，主要使用Java编写MapReduce编程模型来执行并行处理任务。以下是使用Hadoop的基本步骤和关键代码片段：

1. **设置环境**：
首先，确保已经安装了Hadoop和配置了环境变量。在命令行中运行`hadoop version`检查是否安装正确。

2. **创建MapReduce程序**：
使用Java或Python（Hadoop Streaming）编写Mapper和Reducer类。例如，一个简单的MapReduce示例：

   // Mapper.java
   import java.io.IOException;
   import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
   import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
   import org.apache.hadoop.io.Text;
   import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

   public class WordCountMapper 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[] words = value.toString().split("\\s+");
           for (String w : words) {
               word.set(w);
               context.write(word, one);
           }
       }
   }
   
   // Reducer.java
   import java.io.IOException;
   import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
   import org.apache.hadoop.io.Text;
   import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

   public class WordCountReducer 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);
       }
   }

3. **编译并运行**：
在Hadoop的`bin`目录下，使用`javac`编译Mapper和Reducer，然后使用`jar`命令打包成JAR文件。运行`hadoop jar`命令，指定JAR文件和输入、输出路径。

hadoop jar your-wordcount-jar.jar WordCountMapper input_path output_path