"这篇文档主要介绍了在Hadoop环境中使用Java命令执行jar包的几种方法，以及MapReduce的基本概念和操作步骤。"
文章首先提到了查看MapReduce处理结果的方法，通过在命令行中输入“./bin/hadoop fs -cat output/part-r-00000”，这行命令的作用是使用Hadoop的`fs`命令来读取HDFS中的`output`目录下的`part-r-00000`文件，并将其内容输出到屏幕上。这是检查MapReduce任务完成后的常见方式，因为MapReduce通常会将结果数据写入到HDFS的多个分区文件中。
接着，文章介绍了最简单的MapReduce示例——Word Count程序。Word Count是Hadoop自带的经典例子，用于演示MapReduce的基本流程。在标准形式的Word Count中，Mapper和Reducer通常被定义为两个独立的Java类，如`TokenizerMapper`和`IntSumReducer`。Mapper负责将输入文本分割成单词，Reducer则计算每个单词的总数。在这个最简形式中，Mapper和Reducer的逻辑被合并到一个名为`WordCount`的Java类内部，简化了代码结构。
执行MapReduce任务包括以下步骤：
1. **目录和文件结构**：确定项目文件的组织方式，通常包括src/main/java目录下的源代码文件。
2. **源代码编写**：编写Mapper和Reducer的Java代码，例如`WordCount.java`。
3. **编译**：使用Java编译器将源代码编译成.class文件。
4. **打包**：将编译后的类文件打包成jar文件，常用`jar cf jar_file_name manifest_file directory_path`命令。
5. **执行**：通过Hadoop的`jar`命令运行jar文件，如`hadoop jar jar_file_name main_class input_path output_path`。
6. **查看结果**：最后，使用`hadoop fs -cat`命令查看输出结果。
文档还概述了Hadoop分布式文件系统（HDFS）的相关操作，包括：
- 将文件复制到HDFS，使用自定义的`FileCopy`类实现。
- 删除HDFS中的文件，通过`FileDelete`类进行操作。
- 读取HDFS文件，使用`FileCat`类实现内容查看。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许在廉价硬件上处理大规模数据。其核心组件包括HDFS和MapReduce，HDFS提供了高容错、高吞吐量的数据存储，而MapReduce则用于处理和生成这些数据。通过掌握Hadoop的基本操作，开发者能够构建并运行处理海量数据的应用。
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