Hadoop MapReduce实验：WordCount详解与实践

"HADOOP实验一1" 这个实验主要介绍了如何在Hadoop环境中使用MapReduce进行简单的数据处理，特别是通过实现WordCount程序来理解MapReduce的工作原理。Hadoop是一个开源框架，它允许分布式存储和处理大规模数据集，而MapReduce是Hadoop中用于并行计算的核心编程模型。 实验首先要求掌握基本的命令行操作，包括编译和运行MapReduce程序。MapReduce程序通常由Java编写，所以开发者需要熟悉Java开发环境，如Eclipse。在实验过程中，需要将Hadoop的classpath信息添加到系统环境变量CLASSPATH中，这样可以确保Java编译器能找到Hadoop的相关库。 实验过程主要包括以下步骤： 1. 配置环境：在用户的.bashrc文件中添加Hadoop的classpath信息，以便于系统能够识别Hadoop的相关类库。 2. 编译Java源代码：使用javac命令编译MapReduce程序，例如WordCount.java。这个程序包含一个Mapper和Reducer类，分别负责数据的初步处理和聚合计算。 3. 打包class文件：将编译后的class文件打包成jar包，便于Hadoop集群执行。使用jar命令可以完成这个操作。 4. 创建输入目录：在HDFS上创建一个名为input1的目录，用于存放待处理的数据文件。 5. 上传数据：将本地的文本文件上传到HDFS的input1目录下，作为MapReduce程序的输入。 6. 运行MapReduce任务：使用Hadoop的`hadoop jar`命令运行打包好的jar文件，并指定输入和输出目录。 7. 检查结果：通过HDFS的命令或工具查看输出结果，例如使用Hadoop的fs -cat命令查看生成的统计结果文件。 在WordCount示例中，Mapper函数负责读取输入文件的每一行，以空格为分隔符进行分词，并去除单词中的标点符号。这里使用了`StringTokenizer`进行分词，`replaceAll("\\pP","")`用于移除所有标点符号。Mapper的输出是一系列键值对，键是单词，值是1，表示该单词出现一次。 Reducer函数则接收Mapper的输出，对相同键的所有值进行求和，从而得到每个单词的总数。最后，这些结果会被写入到HDFS的指定输出目录中。 实验还强调了在遇到问题时自主查找解决方案的能力，这是在实际工作中非常重要的技能。通过这个实验，参与者不仅学习了MapReduce的基本操作，还对Hadoop的生态系统有了更深入的理解。