Hadoop MapReduce实践：WordCount程序

"Hadoop Wordcount 实验教程" 在Hadoop环境下使用MapReduce编程是一个常见的学习实践，本实验主要讲解如何实现Hadoop自带的Wordcount示例。Wordcount程序用于统计文本中各个单词出现的频率，它是理解MapReduce工作原理的一个基础入门案例。 首先，我们需要启动Hadoop集群。在Linux系统中，确保SSH服务已经启动，然后通过`jps`命令检查当前运行的Java进程。`jps`仅显示当前用户启动的部分Java进程，包括进程号和简短的进程描述。如果想查看所有Java进程，可以使用`ps -ef | grep java`命令。接着，切换到Hadoop安装目录下的特定用户（如hadoop），执行`start-all.sh`脚本来启动所有Hadoop服务。如果在启动过程中遇到权限问题，如“权限不够”，可能是因为没有使用正确的用户执行启动命令。 当Hadoop成功启动后，`jps`命令会显示出JobTracker和TaskTracker等进程，这表明Hadoop集群已经准备就绪，可以进行MapReduce任务。 接下来，我们将通过一个简单的Wordcount.java例子来演示Hadoop操作。首先，确保.java文件名与类名相同，例如我们的文件名为WordCount.java，并将其放在用户主目录下的一个新创建的hadoop文件夹中。 编译Java源代码是下一步，使用以下命令： ``` javac -classpath /home/hadoop/hadoop-0.20.2/hadoop-0.20.2-core.jar -d /home/hadoop/WordCount /home/amy/hadoop/WordCount.java ``` 这里的`-classpath`参数指定了Hadoop的库路径，`-d`参数指定了生成的.class文件的存放位置，最后是待编译的.java文件路径。 编译完成后，需要将.class文件打包成jar文件，便于Hadoop执行： ``` jar cvf /home/hadoop/wordcount.jar -C /home/hadoop/WordCount / ``` 这将创建一个名为wordcount.jar的文件，包含了所有的类。 至此，我们已经准备好执行MapReduce任务。使用Hadoop的`hadoop jar`命令提交作业： ``` hadoop jar /home/hadoop/wordcount.jar WordCount input output ``` 这里，`WordCount`是包含主类的包名或类名，`input`是输入数据的目录，`output`则是输出结果的目录。 MapReduce的工作流程分为三个主要阶段：Map、Shuffle和Reduce。在Map阶段，输入数据被分割成多个块，每个块在一个TaskTracker上并行处理。Map函数接收每行输入，将其拆分成单词，并为每个单词生成键值对（<单词, 1>）。在Shuffle阶段，数据被分区并排序，准备进入Reduce阶段。最后，Reduce函数聚合每个单词的所有计数值，计算出最终的单词频率。 完成MapReduce任务后，可以在HDFS的`output`目录下找到结果文件，里面存储了每个单词及其出现的次数。 这个实验不仅展示了Hadoop MapReduce的基本用法，还涵盖了Hadoop集群的启动和管理，以及Java程序在Hadoop环境中的编译和执行过程，是学习Hadoop入门的重要步骤。通过实践，可以更好地理解和掌握分布式计算的核心概念。