南华大学：Hadoop wordcount单词统计实验指南

本篇实验报告主要介绍了在南华大学计算机学院的大数据平台编程及实践课程中，学生如何使用Hadoop编程完成wordcount单词统计程序。实验旨在通过实际操作，让学生了解和掌握Hadoop的安装与环境配置，以及MapReduce编程方法。 首先，实验环境包括Window10操作系统下的Hadoop虚拟机，以及JDK1.8版本。实验步骤详细到每一步，包括： 1. **安装与配置**：学生需要下载并安装Hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar，将其添加到Eclipse插件目录，并确保Eclipse与Hadoop建立连接。这涉及到在Eclipse中创建和配置Hadoop安装目录。 2. **MapReduce项目创建**：学生在Eclipse中创建一个新的MapReduce项目，命名为"WordCount"，并配置Hadoop安装路径。在这个阶段，他们会编写一个名为"wordcount.java"的Java类，该类是实现wordcount功能的核心部分。 3. **wordcount.java代码**：在wordcount.java中，学生会导入必要的Apache Hadoop库，如`Configuration`, `FileSystem`, 和 `Job`等，这些是进行分布式计算的基础。代码将包含Map和Reduce函数，Map函数负责接收文本数据，将文本分割成单词，而Reduce函数则负责对单词进行计数。 4. **核心逻辑**：Map函数通常接收键值对作为输入，这里可能是`TextInputFormat`读取的文件行，通过`Mapper`接口处理，将每一行文本转化为键值对，键为单词，值为1。Reduce函数则接收所有相同键的值进行累加，得到每个单词的实际出现次数。 5. **执行流程**：在编写完代码后，学生需要提交任务到Hadoop集群，这涉及运行`JobClient`来提交作业，设置适当的参数，如输入路径、输出路径和job配置。一旦任务提交，Hadoop将分布式地处理数据，最后在指定的输出路径中存储统计结果。 在整个过程中，学生不仅加深了对Hadoop分布式计算框架的理解，还锻炼了编程技能和数据处理能力。通过这个项目，他们能够验证自己的理解和应用能力，为后续的Hadoop和大数据处理项目打下坚实基础。