Hadoop MapReduce实战指南

"这是一份关于Hadoop Map-Reduce的学习手册，旨在全面介绍Hadoop Map-Reduce框架的所有用户界面，并提供教程指导。" 在Hadoop生态系统中，Map-Reduce是核心的分布式计算模型，用于处理海量数据。这份学习手册涵盖了从基本概念到高级特性的全方位介绍，适合对Hadoop Map-Reduce感兴趣的初学者和开发者。 1. **目的** Hadoop Map-Reduce教程的主要目标是详细阐述该框架的所有面向用户的方面，并提供实践指导，帮助用户理解如何编写并运行分布式大数据处理应用程序。 2. **先决条件** 在开始学习之前，确保已安装、配置并运行了Hadoop。对于初次使用者，可以参考Hadoop的快速入门指南；对于大规模分布式集群的搭建，可以查阅Hadoop集群设置的相关资料。 3. **概述** Hadoop Map-Reduce是一个软件框架，允许开发人员轻松编写应用程序，对大量数据（多TB数据集）进行并行处理，可在大型集群（数千个节点）的商用硬件上实现可靠且容错的计算。 4. **输入与输出** Map-Reduce处理的数据输入由一系列分块的文件组成，而输出则是经过处理后的结果文件。Map阶段将输入数据分割成键值对，Reduce阶段则将这些键值对聚合起来生成最终结果。 5. **示例：WordCount v1.0** 这是Map-Reduce的经典例子，用于统计文本中的单词出现次数。源代码、使用方法以及详细步骤都在文档中进行了展示，是理解Map-Reduce工作原理的好起点。 6. **Map-Reduce用户界面** - **Payload**：指的是实际执行的Map和Reduce任务。 - **Job Configuration**：配置Map-Reduce作业的参数，如输入输出路径、Mapper和Reducer类等。 - **Task Execution & Environment**：讨论了任务的执行环境，包括任务分配、资源管理等。 - **Job Submission and Monitoring**：介绍如何提交作业以及如何监控作业的进度和状态。 - **Job Input**：详细解释了作业如何读取输入数据。 - **Job Output**：说明了处理后的结果如何写入输出。 - **Other Useful Features**：介绍了其他有助于优化和调试的特性。 7. **示例：WordCount v2.0** WordCount的升级版本，可能包含了一些优化和改进，源代码、样本运行结果和亮点分析都可供学习者深入研究。 通过这份手册，读者可以掌握Map-Reduce的基本工作流程，理解Mapper和Reducer的角色，学会配置和提交Map-Reduce作业，以及如何利用Hadoop提供的工具监控和调试作业。此外，通过实例学习，还能加深对分布式数据处理的理解，为实际项目开发打下坚实基础。