《Hadoop权威指南第4版pdf》概述

《Hadoop权威指南第4版pdf》是一本介绍Hadoop大数据处理框架的权威指南，本书深入讲解了Hadoop的原理、架构和应用。通过本书的学习，读者可以了解Hadoop在大数据处理中的重要性和应用场景，掌握Hadoop的基本操作和高级技巧。

Hadoop简介

Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于存储和处理大规模数据。它由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架组成。Hadoop具有高可靠性、高扩展性和高效率的特点，被广泛应用于大数据处理和分析领域。

Hadoop流程

flowchart TD;
    A[提交作业] --> B[JobTracker];
    B --> C[分配任务];
    C --> D[TaskTracker];
    D --> E[执行任务];
    E --> F[反馈进度];
    F --> G[JobTracker];
    G --> H[作业完成];
    H --> I[输出结果];

Hadoop代码示例

下面是一个简单的Hadoop MapReduce代码示例，用于统计文本文件中各单词的出现次数。

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class WordCount {
    public static class WordCountMapper 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 {
            String[] words = value.toString().split(" ");
            for (String w : words) {
                word.set(w);
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class WordCountReducer 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);
        }
    }
}

Hadoop旅行图

journey
    title Hadoop处理大数据之旅
    section 数据准备
        开始 --> 数据清洗
    section 数据处理
        数据清洗 --> Map阶段
        Map阶段 --> Reduce阶段
    section 结果输出
        Reduce阶段 --> 输出结果

通过本文的介绍，读者可以了解到《Hadoop权威指南第4版pdf》的内容涵盖了Hadoop的基本原理、架构和应用，以及通过代码示例展示了Hadoop的MapReduce编程模型。希望本文对读者了解Hadoop有所帮助。