从零开始：Hadoop安装与首个MapReduce程序

"最短路径系列之一从零开始学习Hadoop.pdf" 本文档是关于从零开始学习Hadoop的教程，旨在帮助初学者深入理解Hadoop这一分布式计算框架。Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源项目，它允许在大规模分布式环境中处理海量数据。本教程通过详细的步骤指导读者进行Hadoop的安装、配置，并逐步介绍MapReduce编程模型以及HDFS（Hadoop分布式文件系统）的使用。 首先，教程介绍了Hadoop的安装过程，包括选择合适的操作系统（如Linux），选择和下载适合的Hadoop版本。安装Java JDK是运行Hadoop的前提，因为Hadoop是用Java编写的。然后，教程详细讲解了如何配置和安装Hadoop，包括安装rsync和ssh以支持集群间的通信和数据同步。启动Hadoop后，会进行基本的测试，确保Hadoop环境正常运行。 接着，教程进入MapReduce部分，这是Hadoop的核心计算模型。作者解释了MapReduce的工作原理，如何通过Google的搜索引擎服务来理解其重要性。MapReduce由两个主要阶段组成：Map阶段和Reduce阶段，用于对大量数据进行分布式处理。通过一个简单的词频统计示例，展示了如何编写MapReduce程序，包括TokenizerMapper、IntSumReducer和WordCount.java等关键组件的源代码。此外，还提供了最简形式的MapReduce程序，以更直观的方式展示MapReduce的基本结构。 接下来，教程详细探讨了HDFS，它是Hadoop的数据存储层。HDFS被设计为能够跨多台机器存储和处理大规模数据集。教程中展示了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。每个操作都配有相应的Java程序示例，包括FileCopy、FileDelete和FileCat.java，通过这些示例，读者可以了解到HDFS的基本操作。 总结起来，这份“最短路径系列之一从零开始学习Hadoop”教程为学习Hadoop提供了一条清晰的路径，从环境搭建到实际编程，再到核心组件的理解，覆盖了Hadoop入门所需的关键知识点。对于希望进入大数据领域的学习者，这是一个很好的起点。通过实践教程中的步骤，读者将能够掌握Hadoop的基本操作，并具备编写和运行MapReduce程序的能力。