Hadoop MapReduce入门：词频统计与查看结果

本资源主要介绍的是Hadoop的入门教程，特别是关于查看MapReduce程序结果的部分。首先，章节3.8详细讲述了如何在Hadoop环境下查看"output"目录下的"part-r-00000"文件，通过`./bin/hadoop fs -cat output/part-r-00000`命令将处理后的结果输出到屏幕上，这对于理解MapReduce任务的输出至关重要。 紧接着，章节4集中于最简形式的MapReduce程序——Word Count的实现。这个例子是Hadoop官方提供的，代码精简，将Mapper和Reducer功能集成在WordCount类内。用户会学习到如何编写和执行简单的MapReduce程序，包括代码结构、文件组织、编译打包以及运行过程，并且在每个步骤后都有结果的查看方法。 在整个教程中，读者可以了解到Hadoop的分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）的基础操作，如文件的上传、下载、删除、读取等。通过实践FileCopy、FileDelete、FileCat等示例程序，读者能加深对HDFS操作的理解。 此外，文章还涉及到了Hadoop的背景知识，比如它是Google的MapReduce模型在分布式计算环境中的应用，以及Hadoop生态系统的核心组件HDFS的工作原理。这对于初次接触Hadoop的人来说，是一份从安装配置到实际操作的完整指南，旨在帮助学习者快速上手并理解MapReduce编程模型。 整个教程适合对Hadoop感兴趣的初学者，无论是对技术原理还是实践操作，都有详尽的指导，是深入学习Hadoop MapReduce的好材料。