Hadoop：多输入格式与MapReduce应用详解

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，最初由Doug Cutting和Mike Cafarella在2004年创建，受到了Google的MapReduce和GFS（Google文件系统）的启发。这个软件框架主要应用于大规模数据处理，通过在多台计算机组成的集群中分布式存储和并行计算来解决PB级别的数据处理问题。Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System (HDFS) 和MapReduce模型。 HDFS是一个高度容错的分布式文件系统，能够处理大量的数据块，适合于大数据的存储。它将数据分片存储在不同的节点上，保证了数据的高可用性和可扩展性。MapReduce则是Hadoop中的核心计算模型，它将复杂的计算任务划分为一系列简单的Map和Reduce阶段，使得大规模数据的并行处理变得简单易行。 在Hadoop的发展历程中，从最初的2004年版本开始，逐步得到了雅虎等公司的支持和采用。例如，雅虎的网格计算团队在2006年就引入了Hadoop，随着技术的进步，Hadoop的研究集群规模不断扩大，性能不断提升。在2008年，Hadoop甚至赢得了世界最快的1TB数据排序竞赛，证明了其在大规模数据处理方面的强大能力。 随着时间的推移，Hadoop的应用领域不断扩展，不仅被用于搜索引擎优化，如Nutch，还在广告业务和搜索业务中发挥关键作用。如今，Hadoop已经成为Apache的旗舰项目，吸引了全球众多开发者和企业的参与，它的成功证明了分布式计算在现代信息技术中的核心地位。 Hadoop不仅是一个技术框架，更是推动大数据时代到来的重要引擎，它通过提供高效、可靠的大规模数据处理解决方案，为企业和研究机构带来了巨大的价值。随着Hadoop生态系统不断完善，包括各种输入格式的多样性（如TextInputFormat和MaxTemperatureMapper），Hadoop继续适应不断变化的业务需求，成为数据驱动的世界中的关键基石。