HDFS文件接口访问实战：无需MapReduce的简单操作

在Hadoop教程中，主要讲解了如何直接访问HDFS（Hadoop Distributed File System）文件接口，这对于仅需读取文件系统而无需进行数据处理的情况非常实用。以下是一系列步骤： 1. **初始化连接**： 首先，创建一个`Configuration`对象，用于存储配置信息。然后通过`FileSystem.get(conf)`获取到文件系统实例，这一步是与HDFS建立连接的关键。 2. **指定目录**： 定义一个`Path`对象，表示要在HDFS上操作的目录路径，例如`/user/nz/btc/pvint`。这个路径通常指向存储数据的源位置。 3. **文件系统操作**： 使用`FileSystem`对象执行文件系统操作，如`getFileStatus(path)`获取指定目录的状态信息，以及`listStatus(path)`列出该目录下的所有文件和子目录。 4. **遍历文件列表**： 循环遍历`FileStatus[]`数组，对于每个文件，获取其名称并打印出来，实现了对HDFS文件的简单读取。 此外，教程还提到了Hadoop在云计算中的角色，特别是在Google的云计算解决方案中，Hadoop与GFS（Google File System）、MapReduce、HDFS（用于存储大量数据）、Bigtable（分布式存储系统）、HBase（NoSQL数据库）、Chubby（分布式锁服务）和Zookeeper（分布式协调服务）等组件密切相关。 在实际Hadoop编程中，开发者需要编写`map`和`reduce`函数来处理数据，这里展示了`TokenizerMapper`和`IntSumReducer`类的示例。`map`函数将文本数据转换为键值对，而`reduce`函数则对这些键值对进行聚合操作，确保输出的key-value格式一致。例如，`map`函数将文本分割成单词，每词对应一个键值对（word, 1），而`reduce`函数接收这些单词计数，并计算每个单词出现的总次数。 通过命令行或Eclipse环境运行这些函数，并查看处理后的结果，开发者可以验证程序的功能。整个过程涉及到了Hadoop的核心组件及其在大数据处理中的应用，是Hadoop入门教程中不可或缺的一部分。