从零开始的Hadoop学习指南

"最短路径系列之一从零开始学习Hadoop" 本文档是一篇关于Hadoop入门的学习指南，属于"最短路径系列"，适合初学者。作者在多个平台上分享了其专业知识，包括CSDN、豆瓣和新浪博客。文章主要分为三个部分：Hadoop的安装、第一个MapReduce程序以及HDFS分布式文件系统的使用。 在Hadoop的安装章节，作者首先介绍了操作系统的选择，通常Hadoop可以在Linux环境下运行。接着，讨论了Hadoop的不同版本，建议选择适合的稳定版进行安装。然后，指导读者从官方网站下载Hadoop，并安装Java JDK作为运行Hadoop的前提。在安装Hadoop的过程中，还包括设置环境变量、配置文件等步骤。此外，还需要安装rsync和ssh以实现集群间的通信。启动Hadoop后，通过运行简单的命令来验证安装是否成功。 在第二个章节，作者深入浅出地讲解了MapReduce的概念，它源于Google的搜索技术，用于处理大规模数据。MapReduce包含Map和Reduce两个阶段，Map阶段将数据切分成键值对，Reduce阶段则对这些键值对进行聚合。作者给出了一个词频统计的实例，展示了一个标准形式的MapReduce程序的完整流程，包括编写Mapper、Reducer类，以及WordCount驱动程序的源代码，以及如何编译、打包和运行程序，最后查看结果。 第三章聚焦于Hadoop的分布式文件系统（HDFS）。HDFS是Hadoop的核心组件，提供高容错性的大文件存储。作者解释了HDFS的基本工作原理，并演示了如何将本地文件复制到HDFS、删除HDFS中的文件以及从HDFS读取文件的操作。每个操作都配以相应的Java程序示例，包括FileCopy、FileDelete和FileCat，这些程序展示了如何与HDFS进行交互，以及如何编译、打包和运行这些程序，以便实际操作和验证结果。 这篇教程为初学者提供了一个全面的Hadoop入门路径，从安装环境到编写MapReduce程序，再到HDFS的基本操作，涵盖了Hadoop学习的基础知识。通过跟随教程，读者可以快速掌握Hadoop的基本用法，为进一步深入学习和应用Hadoop打下坚实基础。