Hadoop命令行实战：MapReduce入门教程

本篇教程是关于在命令行环境下运行Hadoop MapReduce程序的详细指南。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它主要由Apache基金会开发，用于处理大规模数据集。本文将介绍如何使用Hadoop进行编程，包括编写map和reduce函数，以及通过命令行工具进行任务的部署。 首先，我们回顾一下云计算的概念，它包括狭义云计算和广义云计算。狭义云计算关注的是IT资源（如硬件、平台和软件）的交付和使用，用户可以通过网络按需获取，具有可扩展性。而广义云计算更进一步，除了IT资源外，还包括各种服务的提供，例如SaaS（Software as a Service，软件即服务）、PaaS（Platform as a Service，平台即服务）和IaaS（Infrastructure as a Service，基础设施即服务）。Hadoop在云计算的PaaS层面上发挥作用，因为它提供了一个强大的分布式处理框架。 接着，我们重点讲解如何在Hadoop上进行MapReduce编程。MapReduce是一种编程模型，它简化了并行编程，使得大规模数据处理变得容易。在这个过程中，需要编写两个核心函数：map函数和reduce函数。map函数负责将输入数据拆分成小块，并对每个数据块执行指定的操作，通常输出键值对。在这里，举了一个简单的例子，展示了`TokenizerMapper`类，它接收文本数据作为输入，将单词分割出来并生成键值对。 `map`函数的关键在于确保输出的键值对与`reduce`函数预期的输入格式一致，这是通过将`word`对象作为键，`IntWritable`对象（值为1）作为值来实现的。reduce函数，如`IntSumReducer`，则接收map阶段产生的键值对，对相同键的值进行汇总，这里以求和为例。 最后，教程演示了如何在Hadoop命令行中运行这些MapReduce任务。用户需要进入Hadoop安装目录，然后使用`bin/hadoop jar`命令，指定本地jar包路径、类名、HDFS输入和输出目录。例如，`$bin/hadoop jar /home/deke/wordcount.jar WordCount hdfs输入文件目录 hdfs输出文件目录`，这样就启动了MapReduce任务，将数据处理结果存储在HDFS中。 总结来说，这篇教程涵盖了云计算基础、Hadoop的MapReduce编程模型，以及如何通过命令行工具实现在Hadoop上高效运行和管理MapReduce任务。对于Hadoop初学者或需要在实际环境中操作Hadoop的开发者，这是一份宝贵的参考资料。