从零开始：Hadoop安装与首个MapReduce程序实践指南

"最短路径系列之一从零开始学习Hadoop" 本文档是针对初学者的一份详尽教程，旨在引导读者逐步了解并掌握Hadoop这一大数据处理的关键技术。Hadoop是一个开源框架，主要设计用于存储和处理大规模数据集。本教程通过实践操作的方式，涵盖了从Hadoop的安装到编写并执行MapReduce程序，再到与HDFS（Hadoop分布式文件系统）交互的各个关键步骤。 首先，教程详细介绍了Hadoop的安装过程。包括选择适合的操作系统（通常选择Linux），选取合适的Hadoop版本，下载并安装Java JDK，因为Hadoop依赖Java环境。接着，教程指导读者安装Hadoop，涉及设置环境变量、配置Hadoop配置文件等。此外，还需要安装rsync和ssh以支持集群间的文件同步和远程命令执行。 在Hadoop安装完成后，教程紧接着展示了如何启动Hadoop服务，并进行基本的功能测试，确保Hadoop集群能够正常工作。这包括运行`hadoop dfs -ls`命令来列出Hadoop文件系统的目录内容，以及运行`hadoop dfs -put`和`hadoop dfs -get`命令上传和下载文件，验证HDFS的读写功能。 然后，教程进入实战部分，讲解如何编写第一个MapReduce程序——词频统计。MapReduce是Hadoop处理数据的核心模型，它将大规模任务拆分成可并行处理的小任务。教程从Google搜索引擎的工作原理出发，解释MapReduce的概念，以及Hadoop中的实现方式。通过一个标准形式的MapReduce程序——WordCount，详细解析了Mapper和Reducer的角色，提供了源代码示例，并指导读者如何编译、打包和执行程序，最后展示如何查看处理结果。 为了简化理解，教程还提供了一个最简形式的MapReduce程序，进一步减少代码量，使初学者能更快地理解MapReduce的基本结构。同样，读者可以按照教程步骤完成编译、打包和运行，查看输出结果。 接下来，教程深入到HDFS的使用，教授如何将本地文件复制到HDFS，如何删除HDFS上的文件，以及如何读取HDFS中的文件内容。这些操作都是通过编写Java程序并调用Hadoop的API来实现的，每个操作都包括源代码解析、编译、打包和运行过程，帮助读者熟悉Hadoop的文件操作。 通过这个从零开始的学习系列，读者不仅能够掌握Hadoop的安装与配置，还能亲自动手编写MapReduce程序，理解和应用HDFS，从而为进一步深入大数据处理打下坚实基础。教程作者在多个平台上提供了自己的主页，便于读者获取更多学习资料和交流讨论。