Hadoop实践：编译与运行UWB定位程序

"这篇资源是关于使用Hadoop进行编译和运行-uwb定位的简介，主要涉及了Hadoop环境的配置、MapReduce程序的编写与执行，以及HDFS分布式文件系统的操作。" 在Hadoop中，编译和运行Java程序是进行数据处理的关键步骤。在给出的描述中，我们可以看到一个典型的Hadoop项目编译和运行过程： 1. **编译**：使用`javac`命令进行编译，这里指定了类路径（classpath）包括Hadoop的核心库和其他依赖的jar包，例如`hadoop-core-1.2.1.jar`，`commons-logging-1.1.1.jar`和`commons-cli-1.2.jar`。类路径是用来告诉Java虚拟机在哪里能找到所需的类。编译完成后，Java源代码会被转换成`.class`字节码文件，放在指定的目录`./classes/`下。 2. **打包**：使用`jar`命令创建一个包含所有编译后的类文件的jar包。`-cvf`参数分别代表创建（c）、添加到归档文件（v）和指定文件名（f）。`-C`选项用于切换当前目录到指定的`./classes/`，然后添加`.`表示添加当前目录下的所有文件。 3. **运行**：使用Hadoop的`bin/hadoop`脚本执行jar包中的主类。在这里，`newpiest.jar`是打包后的jar文件，`com.brianchen.hadoop.NewPiEst`是主类的全限定名，后面的数字参数是传入程序的参数。 这个资源还提到了一系列关于Hadoop的学习内容，包括最短路径问题，这可能是指使用Hadoop解决图论中的Dijkstra算法或其他类似算法。这些内容涵盖了： - **最短路径系列**：可能是一个系列教程，教读者如何使用Hadoop来计算图中节点间的最短路径。 - **Hadoop的安装**：详细介绍了在不同操作系统上安装Hadoop的步骤，包括选择版本、下载、安装Java JDK、安装rsync和ssh，以及启动和测试Hadoop集群。 - **第一个MapReduce程序**：讲解了MapReduce的基本概念，以及如何编写和运行一个简单的词频统计程序。程序通常包括`Mapper`和`Reducer`类，通过`javac`编译，`jar`打包，最后用Hadoop的`bin/hadoop`命令执行。 - **HDFS分布式文件系统**：深入讲解了Hadoop的文件系统模型，如何上传、删除、读取文件，以及相关的Java程序示例。 这些内容对于初学者理解Hadoop的生态系统，以及如何在Hadoop上开发和运行分布式应用是非常有帮助的。通过这个系列，读者可以掌握Hadoop的基础知识，并能实际动手操作，从而逐步深入到大数据处理的世界。