深入浅出Hadoop：日志分析与单词统计案例教程

资源摘要信息:"Hadoop日志分析、单词统计等功能" 1. Hadoop简介 Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式应用。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且被设计用来部署在低廉的硬件上。Hadoop还实现了一个分布式计算框架（MapReduce）。 2. MapReduce框架 MapReduce是Hadoop的核心组件，用于处理大规模数据集的并行运算。一个MapReduce作业通常会分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，系统会对输入数据集进行分割处理，将数据转换成键值对。然后这些键值对会被传递到Reduce阶段，以合并为最终结果。 3. 单词统计功能 单词统计是MapReduce的一个典型应用场景。通过MapReduce可以轻松地统计出文本中每个单词出现的频率。单词统计的过程主要包括读取文本文件、分割单词、创建键值对、排序和归约处理几个步骤。 4. HDFS基本操作 Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的主要存储系统。它被设计用来存储大量的数据，同时提供高吞吐率的访问数据。在HDFS中可以进行文件的创建、复制、删除、查看数据、文件重命名以及从HDFS下载文件到本地系统等基本操作。 5. Web日志分析 Web日志分析主要是指对网站服务器的访问日志进行处理和分析，以了解用户行为和网站性能。Hadoop提供了强大的数据处理能力，可以通过MapReduce框架对日志数据进行大规模的并行分析处理。 6. Zookeeper基本使用 Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，为分布式应用提供一致性服务。在Hadoop生态中，Zookeeper用于管理集群配置信息，同步集群状态等。 7. Hive简单操作 Hive是一个建立在Hadoop上的数据仓库基础架构。它提供了一系列的工具来处理大型数据集，包括数据查询和分析。Hive允许用户使用类SQL语言（HiveQL）来查询数据，不需要对Hadoop MapReduce编程。 8. 运行环境说明 本项目在运行时需要Java 1.8环境，以及特定版本的Hadoop（1.1.2）和Zookeeper（3.4.5）。它使用了伪分布模式运行在Eclipse开发工具下的Java项目中。 9. 项目结构解析 - org.conan.myhadoop.hdfs包提供了对HDFS文件系统的基本操作类，具体包括文件的创建、复制、删除，数据查看，文件重命名以及将文件从HDFS下载到本地系统等。 - org.conan.myhadoop.mr包包含了一个完成对文件中单词进行统计的MapReduce任务类。 - org.conan.myhadoop.mr.kpi包可能包含与web日志分析相关的MapReduce类，但由于文件信息中未详细列出其内容，具体细节无法得知。 以上就是对Hadoop日志分析、单词统计等功能相关知识点的详细介绍。