Hadoop下载指南

简介

Hadoop是一个用于存储和处理大规模数据的开源框架。它提供了分布式存储和分布式计算的能力，使得用户可以在集群中高效地处理大数据量。本文将介绍如何下载和安装Hadoop，并提供一些示例代码帮助读者更好地理解。

下载Hadoop

Hadoop的官方网站是最可靠的获取Hadoop的地方。你可以在[Hadoop官方网站](

安装Java

在下载和安装Hadoop之前，你需要先安装Java开发工具包（JDK）。Hadoop运行在Java虚拟机（JVM）之上，因此需要JDK来支持。你可以从Oracle官方网站或OpenJDK项目中下载并安装适合你操作系统的JDK。

安装完成后，你可以通过运行以下命令来验证Java是否正确安装：

java -version

如果你看到了Java的版本信息，那么说明Java已经成功安装了。

下载Hadoop

一旦你安装好了Java，就可以开始下载Hadoop了。在Hadoop官方网站上，选择最新的稳定版本并下载对应的二进制文件。下载完成后，你可以将文件解压到你选择的目录中。

配置Hadoop

要使Hadoop正常运行，你需要进行一些配置。主要配置文件是hadoop-env.sh和core-site.xml，它们位于Hadoop安装目录的etc/hadoop子目录中。

首先，打开hadoop-env.sh文件，并找到以下行：

export JAVA_HOME=/path/to/java

将/path/to/java替换为JDK的安装路径。保存并关闭文件。

然后，打开core-site.xml文件，并在其中添加以下XML配置：

<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
  </property>
</configuration>

这个配置将告诉Hadoop使用HDFS作为默认的文件系统，并且连接到本地主机上的端口9000。你可以根据需要进行修改。保存并关闭文件。

启动Hadoop

现在你已经完成了Hadoop的安装和配置，可以启动Hadoop并开始使用它了。

要启动Hadoop，请运行以下命令：

sbin/start-all.sh

这将启动Hadoop的各个组件，包括HDFS和YARN。你可以通过访问http://localhost:50070来查看Hadoop的Web界面。

示例代码

以下是一个简单的Hadoop示例代码，用于统计一个文件中每个单词的出现频率。

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {

  public static class TokenizerMapper
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

  public static class IntSumReducer
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(Tokenizer