Hadoop编程实践与WordCount案例详解

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。