Hadoop MapReduce教程详解

"Hadoop Map-Reduce Tutorial官方文档" Hadoop Map-Reduce教程是Apache软件基金会提供的全面指南，旨在深入解析Hadoop Map-Reduce框架的所有面向用户的方面，并作为一个实用的教学资源。该文档适用于已经安装、配置并运行Hadoop的用户，无论他们是初学者还是有经验的开发者。 **1. 目的** 本教程的主要目的是帮助用户理解和掌握如何利用Hadoop Map-Reduce编写能够处理大规模数据（多TB数据集）的并行应用。它覆盖了从基本概念到高级特性的所有内容。 **2. 预备条件** 在开始学习之前，确保已满足以下要求： - **Hadoop安装与配置**：首次使用者应参考Hadoop Quickstart指南，了解如何快速安装和设置Hadoop。 - **集群设置**：对于大型分布式集群，需要遵循Hadoop Cluster Setup的指导，以确保集群的正确运行。 **3. 概览** Hadoop Map-Reduce是一个软件框架，它使得开发人员能够轻松地编写程序，这些程序可以在大型集群（数千个节点）的商业硬件上并行处理大量数据，同时保证可靠性和容错性。 **4. 输入与输出** - **输入**：Map-Reduce应用接收数据输入，这些输入可以是任意格式，通常被分割成多个块，以便在集群的不同节点上并行处理。 - **输出**：经过Map和Reduce阶段处理后的结果将作为输出生成，这些输出可以进一步用于其他数据分析任务或存储在Hadoop的分布式文件系统（HDFS）中。 **5. 示例：WordCount v1.0** WordCount是一个经典的Map-Reduce示例，用于统计文本文件中每个单词出现的次数。源代码、使用方法和详细流程分析都在文档中有详细介绍。 **6. Map-Reduce 用户界面** 这部分详细介绍了Map-Reduce的各个组件和功能： - **Payload**：指的是执行Map和Reduce任务的具体代码。 - **Job Configuration**：设置Job的属性，如输入输出路径、Mapper和Reducer类等。 - **Task Execution & Environment**：描述任务如何在集群中执行以及运行环境。 - **Job Submission and Monitoring**：如何提交Job以及通过各种接口监控Job的状态。 - **Job Input**：Job如何读取输入数据，包括数据分块和分区策略。 - **Job Output**：Job如何生成和处理输出结果。 - **Other Useful Features**：包括压缩、排序、分区等特性。 **7. 示例：WordCount v2.0** 在WordCount v2.0中，源代码进行了优化，示例运行和亮点也有所更新，更加强调了Hadoop Map-Reduce的效率提升和新特性。 这个官方文档提供了一个全面的学习路径，帮助开发者理解和实践Hadoop Map-Reduce框架，从而高效地处理大数据问题。无论是对于初次接触Hadoop的开发者还是希望深化理解的专家，这份教程都是一个宝贵的资源。