从新手到大神：林浩然与Hadoop的奇幻数据之旅

后端

2023-03-05 07:33:44

林浩然与 Hadoop 的奇幻数据之旅

在一个名为比特村的地方，程序员大侠林浩然应邀踏上探索 Hadoop 王国的征途。Hadoop 王国里，他邂逅了形形色色的数据精灵，掌握了 Hadoop 奥秘，成为数据分析之神。

林浩然的故事揭示了，勇于探索未知，怀抱好奇心的力量。在数据时代，Hadoop 已成为不可或缺的利器，掌握 Hadoop 技能至关重要。

如何学习 Hadoop

1. 了解 Hadoop 基础

Hadoop 是一种分布式计算框架，处理海量数据。核心组件有 HDFS（分布式文件系统）和 MapReduce（分布式计算引擎）。

2. 安装 Hadoop

可在本地计算机或云平台安装 Hadoop。本地安装请参考官方指南。

3. 学习 Hadoop 编程语言

Hadoop 编程语言是 Java。不熟悉 Java？请先学习 Java 基础。

4. 编写 Hadoop 程序

Hadoop 程序分为两部分：Map 任务和 Reduce 任务。

5. 运行 Hadoop 程序

使用 Hadoop 命令行工具运行程序。

Hadoop 实践示例

示例 1：单词计数

public class WordCount {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
        JobConf job = new JobConf();
        job.setJobName("WordCount");
        job.setInputFormat(TextInputFormat.class);
        job.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
        job.setMapperClass(MapClass.class);
        job.setReducerClass(ReduceClass.class);
        JobClient.runJob(job);
    }
}

MapClass.java

public class MapClass implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    @Override
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] words = value.toString().split(" ");
        for (String word : words) {
            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
        }
    }
}

ReduceClass.java

public class ReduceClass implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    @Override
    public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int count = 0;
        while (values.hasNext()) {
            count += values.next().get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(count));
    }
}