Hadoop入门教程：MapReduce详解与实战

"Hadoop 使用教程 - 聂志" 这篇教程主要涵盖了Hadoop的使用以及相关的云计算概念。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理领域。以下是详细的知识点解析： 1. 云计算概念： - 狭义云计算：强调的是IT基础设施的按需分配和服务模式，用户可以通过网络获取所需的硬件、平台或软件资源，实现快速扩展。 - 广义云计算：不仅包括IT基础设施，还包括各种服务的按需提供，如软件、互联网相关服务，甚至是任何其他服务。 - 三层模型： - SaaS（Software as a Service）：软件即服务，用户通过网络使用应用程序，无需安装和维护。 - PaaS（Platform as a Service）：平台即服务，提供一个平台让开发者可以构建、测试和部署自己的应用程序，例如Hadoop。 - IaaS（Infrastructure as a Service）：基础设施即服务，提供计算资源，如存储和计算能力，如OpenStack。 2. Hadoop使用： - Hadoop的核心组件包括MapReduce和Hadoop分布式文件系统（HDFS）。 - MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算。它分为两个主要阶段：map阶段和reduce阶段。 - `TokenizerMapper`示例展示了如何编写map函数。该函数接收键值对，对文本进行分词，并将每个单词作为key，计数值1作为value写入上下文。 - `IntSumReducer`是reduce函数的示例，它负责聚合map阶段生成的中间结果。在reduce阶段，相同key的所有value被合并。 3. 运行和测试MapReduce程序： - 命令行运行：可以直接在Hadoop集群上通过命令行提交job执行MapReduce任务。 - Eclipse运行：开发环境中，如Eclipse，可以配置Hadoop插件，直接运行和调试MapReduce程序。 - 查看结果：通过Hadoop提供的工具或自定义日志系统查看任务执行结果。 4. 关键注意事项： - map和reduce函数之间的key、value类型必须匹配，以确保数据正确传递。在示例中，`map`输出的key和value类型分别为`Text`和`IntWritable`，而`reduce`输入的key和value也应保持一致。 通过这个教程，学习者可以掌握Hadoop的基础知识，包括如何编写MapReduce程序以及如何在不同环境下运行和测试它们。了解这些内容对于进入大数据处理领域至关重要，尤其是在处理大规模数据集时。