Hadoop编程是Apache Hadoop项目的核心组件之一,它是一种分布式计算框架,用于处理大规模数据集。本资源主要介绍如何在Hadoop环境中进行编程,包括安装、配置和执行MapReduce任务。以下是关键知识点的详细阐述: 1. **Hadoop环境准备**: - 首先,你需要下载Hadoop的安装包,如Hadoop 2.6.5,通常安装在`/opt/sxt/hadoop-2.6.5`目录下。这个目录包含了许多必要的jar包,如`hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar`,这是Hadoop MapReduce示例程序的集合。 2. **命令行操作**: - 使用shell脚本创建一个测试文件(test.txt),并将100000条带有自定义字符串("hello sxt $i")的行写入其中。 - 创建HDFS(Hadoop分布式文件系统)目录结构,如`/user/root`,并列出所有内容以检查目录存在。 - 设置HDFS块大小(`dfs.blocksize`)为1MB,然后将本地文件`test.txt`上传到指定的HDFS路径。 3. **MapReduce编程基础**: - `wordcount`是一个经典的MapReduce示例,用于计算文本文件中单词的出现次数。`wordcount`程序的主要部分在`com.sxt.mr.wc`包中的`MyWC`类中,包含`Job`对象的配置和输入/输出路径的设置。 - 输入目录通常是HDFS上的文件夹,存储待处理的数据。在这个例子中,`input`指定了数据源。 - 输出目录(`output`)是MR程序的最终结果,需要预先创建,且不允许有其他内容。`_SUCCESS`文件是一个标志文件,表示作业已成功完成;而`part-r-00000`(或类似编号的文件)是reduce阶段生成的中间输出文件,每个reduce任务都会生成一个这样的文件,记录其负责处理的子任务结果。 4. **启动Hadoop集群**: - 在执行MapReduce作业之前,必须启动Hadoop的几个核心服务:ZooKeeper(zkServer.sh)、NameNode(start.dfs.sh)、ResourceManager(yarn-daemon.sh start resourcemanager)以及YARN服务(start-yarn.sh)。这些服务确保了Hadoop集群的正常运行。 5. **运行WordCount任务**: - 调用`hadoop jar`命令,传入`hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar`和`wordcount`作为参数,启动WordCount作业。这个命令行会启动MapReduce工作流程,将数据切分成键值对,由map函数处理,然后通过reduce函数汇总结果。 本资源提供了Hadoop编程的基本入门指南,包括环境配置、文件操作、MapReduce编程模型以及实际操作步骤,对于理解和实践Hadoop分布式计算具有重要的参考价值。
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