Hadoop API与UWB定位：入门与Word Count示例

本篇文档主要介绍了UWB（超宽带）定位技术的基础概念以及与Hadoop编程接口（API）的相关应用。UWB是一种无线通信技术，因其高精度和低功耗特性，在室内定位、物联网等领域有着广泛的应用。API参考部分着重提到了在Hadoop 1.2.1的API文档（<http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/api/index.html>）和Java JDK 1.7的API文档（<http://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/>）中查找开发过程中所需的接口。 文章首先讲述了如何在Hadoop开发中利用这些API，包括基本的MapReduce编程模型，这是一种在大规模数据处理中常用的并行计算框架。其中，"词频统计"是作为示例来介绍如何使用MapReduce的，它从Hadoop的官方示例代码出发，对文本数据进行单词频率的计数。这部分涉及了创建和执行标准和最简形式的WordCount程序，包括定义Mapper（如TokenizerMapper.java）和Reducer（如IntSumReducer.java）类，以及编写主程序（WordCount.java），通过编译、打包和执行步骤来完成任务。 HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的核心组件，文档还讲解了如何操作这个分布式文件系统，包括将文件复制到HDFS，删除文件，以及读取文件。例如，FileCopy.java和FileDelete.java提供了解决这些操作的源代码示例，展示了如何通过Java API与HDFS交互。 本文是一份实用的指南，适合Hadoop新手学习如何利用API进行UWB定位相关的数据处理，同时也涵盖了HDFS的基本操作。对于想要深入理解Hadoop技术并将其应用于实际项目中的开发者来说，这篇文档提供了丰富的实践案例和理论知识。