实现《Hadoop权威指南》的步骤
概述
在开始之前，让我们先了解一下整个实现的流程。下面的表格展示了实现《Hadoop权威指南》的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 下载Hadoop |
| 2 | 安装Hadoop |
| 3 | 配置Hadoop |
| 4 | 编写Hadoop程序 |
| 5 | 执行Hadoop程序 |
| 6 | 检查结果 |
接下来，我将详细解释每个步骤需要做什么，并提供示例代码以帮助你理解。
步骤一：下载Hadoop
首先，你需要从Hadoop官方网站（
步骤二：安装Hadoop
解压Hadoop软件包后，将其安装到你指定的目录。你可以将其解压到任意位置，但要确保将Hadoop的安装目录添加到系统的环境变量中，以便可以在任何位置访问Hadoop命令。
步骤三：配置Hadoop
在配置Hadoop之前，你需要编辑Hadoop的配置文件以适应你的环境。主要的配置文件是core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml。
core-site.xml：配置Hadoop的核心参数，如文件系统的默认URI和临时目录等。
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/path/to/tmp</value>
</property>
</configuration>
hdfs-site.xml：配置Hadoop分布式文件系统（HDFS）的参数，如副本数量和块大小等。
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.blocksize</name>
<value>128m</value>
</property>
</configuration>
mapred-site.xml：配置Hadoop分布式计算框架的参数，如作业跟踪器和任务跟踪器等。
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name>
<value>512</value>
</property>
</configuration>
步骤四：编写Hadoop程序
现在，你可以开始编写Hadoop程序了。Hadoop程序通常使用Java编写，并使用Hadoop提供的API进行操作。下面是一个简单的WordCount示例程序：
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
