快速入门指南：从零开始探索Hadoop

"最短路径系列之一从零开始学习HADOOP" 本文档是关于Hadoop入门的学习指南，旨在帮助读者快速掌握Hadoop的核心概念和基本操作。作者通过简洁明了的方式，介绍了如何从零开始搭建Hadoop环境，编写MapReduce程序，并对HDFS进行基本操作。 首先，书中强调了Hadoop的安装过程。这包括选择合适的操作系统（通常为Linux），了解不同版本的Hadoop，下载并安装Hadoop软件包，以及安装Java JDK作为运行Hadoop的基础。此外，还提到了安装rsync和ssh以支持集群间的文件同步和远程命令执行。启动Hadoop后，会进行简单的测试以确保其正常运行。 接着，书中引导读者编写第一个MapReduce程序——词频统计。这部分内容阐述了MapReduce的基本原理，包括Google的搜索背景、MapReduce的工作流程和Hadoop API的参考。然后，通过一个标准形式的MapReduce程序示例，详细解释了每个组件的职责，如TokenizerMapper、IntSumReducer以及WordCount的主类。书中详细列出了每个源代码文件的实现，并指导如何编译、打包及执行程序，最后展示如何查看运行结果。 此外，还提供了一个简化版的MapReduce程序，进一步减少了代码量，以便初学者更容易理解。这个版本同样涵盖了从编译到运行的全过程。 第三部分主要讲解了HDFS（Hadoop分布式文件系统）。作者从文件系统的概念出发，深入浅出地介绍了Hadoop的文件系统模型。这部分内容包括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。每个操作都有对应的Java程序示例，包括FileCopy、FileDelete和FileCat，同样提供了完整的代码实现、编译、打包和运行步骤，便于读者动手实践。 这篇文档是学习Hadoop的实用教程，涵盖了从环境配置到实际编程的关键知识点，适合希望快速入门Hadoop的读者。通过本书，读者可以在短时间内掌握Hadoop的基础技能，并为进一步深入学习和应用打下坚实基础。