云计算与Hadoop入门：MapReduce详解

Hadoop教程.ppt是一份针对Hadoop技术的深入学习资料，主要讲解了云计算的概念以及Hadoop的使用方法。该文档首先定义了云计算的两个层面，狭义的云计算强调的是IT资源的按需分配和弹性扩展，而广义的云计算则涵盖了各种基于网络的服务获取。讲解中提到了云计算的三层模型：Software as a Service (SaaS)、Platform as a Service (PaaS) 和 Infrastructure as a Service (IaaS)，其中Hadoop被归类在PaaS层。 Hadoop教程的重点在于MapReduce编程模型的介绍，这是Hadoop的核心组件之一。MapReduce是一种分布式计算模型，它将大规模数据处理任务分解成一系列的Map和Reduce操作。Map阶段的主要任务是接收输入数据，通过自定义的`Mapper`类对数据进行预处理和转换，例如给出的`TokenizerMapper`例子展示了如何使用`Tokenizer`将文本数据拆分成键值对。在这个例子中，`map`函数接受键和值，然后通过`context.write()`方法将处理后的键值对输出到下一个阶段。 Reduce阶段则是对Map阶段产生的中间结果进行汇总和聚合，这里展示了一个名为`IntSumReducer`的示例，它继承自`Reducer`类，用于计算键的值总和。在`reduce`函数中，输入的键值对的键必须与`map`阶段一致，以便正确地进行聚合。 此外，教程还提到了Google的几个关键技术和Hadoop的对应关系，如Google的GFS（Google File System）对应Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System），Bigtable和HBase是Google的NoSQL数据库，而Chubby和Zookeeper是Google的分布式协调服务，它们在Hadoop生态系统中有相似的功能。 整个教程包括了Hadoop的基础设置、编程模型的实践以及实际操作中的命令行和Eclipse环境下的运行指导，帮助学习者掌握Hadoop的使用和MapReduce编程。通过这份教程，读者可以深入了解Hadoop的架构和核心组件，并能应用于大数据处理的实际场景中。