HDFS与MapReduce实战教程：部署与操作详解

本教程详细介绍了Hadoop中HDFS（Hadoop Distributed File System）与MapReduce的结合使用，旨在帮助读者理解并掌握这两种核心组件的基础操作。HDFS是Hadoop中的分布式文件系统，负责存储海量数据，而MapReduce则是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。 首先，Hadoop的基本操作涵盖了创建、上传、下载、查看、移动、复制和删除HDFS文件及文件夹的功能。创建文件夹使用`mkdir`命令，类似于Linux的`mkdir -p`功能，当目标目录不存在时会自动创建。`touchz`用于创建空文件。上传文件到HDFS有`put`和`copyFromLocal`两种方式，后者支持将本地文件直接上传。`movefromLocal`用于移动本地文件至HDFS。下载文件则通过`get`和`copyToLocal`，它们的使用类似于上传操作的反向操作。查看文件信息使用`ls`、`lsr`、`cat`、`tail`和`du`命令，分别展示文件列表、递归显示、查看文件内容、查看文件尾部内容和统计文件/目录大小。移动和复制文件分别通过`mv`和`cp`，而删除操作有`rm`和`rmr`，前者单个删除，后者递归删除。权限管理方面，可以使用`chgrp`、`chmod`和`chown`来改变文件或目录的所有权、权限和属组。 接着，MapReduce部分重点在于如何配置类库环境。MapReduce程序通常在Hadoop集群上运行，所以需要确保正确的类库路径被包含在`mapred-site.xml`配置文件中。`mapreduce.application.classpath`参数定义了MapReduce作业执行所需的类库路径，这是至关重要的，因为它决定了MapReduce任务能访问哪些外部依赖。 最后，教程提供了经典的WordCount示例，展示了如何将源数据上传到HDFS，检查数据，然后启动MapReduce程序进行分布式处理，最终查看处理后的结果。整个过程涉及到了HDFS的使用以及如何将MapReduce与实际数据处理任务结合起来，这对于理解和实践大数据处理技术非常关键。 这个教程提供了一个全面的指南，不仅包括HDFS的基本操作，还深入讲解了MapReduce的配置和一个实用案例，对于学习和使用Hadoop生态系统的人来说是一份宝贵的资源。