Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它采用了分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce，可以在廉价的硬件上构建大规模数据处理集群。本文将介绍Hadoop的基本用法，帮助读者快速上手。
安装和配置
首先，我们需要安装Hadoop。你可以从Hadoop的官方网站上下载稳定版本的软件包，并按照官方文档进行安装。安装完成后，需要进行一些配置。
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配置HDFS：在
hadoop/etc/hadoop/core-site.xml文件中，设置fs.defaultFS属性为HDFS的URI。例如：<property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://localhost:9000</value></property> -
配置MapReduce：在
hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml文件中，设置mapreduce.framework.name属性为yarn，并设置yarn.app.mapreduce.am.resource.mb和yarn.app.mapreduce.am.command-opts属性，以指定MapReduce应用程序的资源和配置。
完成配置后，你就可以启动Hadoop了。
HDFS的基本操作
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模的数据集。以下是一些常用的HDFS操作：
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创建目录：使用
hdfs dfs -mkdir命令来创建目录。例如：hdfs dfs -mkdir /user/hadoop/input -
上传文件：使用
hdfs dfs -put命令将文件上传到HDFS。例如：hdfs dfs -put file.txt /user/hadoop/input -
下载文件：使用
hdfs dfs -get命令将文件从HDFS下载到本地文件系统。例如：hdfs dfs -get /user/hadoop/input/file.txt file.txt -
查看文件内容：使用
hdfs dfs -cat命令来查看文件的内容。例如：hdfs dfs -cat /user/hadoop/input/file.txt -
删除文件：使用
hdfs dfs -rm命令来删除文件。例如：hdfs dfs -rm /user/hadoop/input/file.txt
MapReduce的基本用法
MapReduce是Hadoop的分布式计算框架，用于处理大规模的数据集。以下是一些常用的MapReduce操作：
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编写Map函数：Map函数用于处理输入数据的每个记录，产生(key, value)对作为输出。你可以使用Java编写Map函数，并实现
Mapper接口。 -
编写Reduce函数：Reduce函数用于对Map函数的输出进行汇总和处理，产生最终的结果。你可以使用Java编写Reduce函数，并实现
Reducer接口。 -
配置Job：通过创建
Job对象并设置相关属性来配置MapReduce作业。例如，你可以指定输入路径、输出路径、Map函数和Reduce函数等。 -
执行Job：通过调用
Job对象的waitForCompletion方法来执行MapReduce作业。执行完毕后，你可以在指定的输出路径中找到处理结果。
总结
本文介绍了Hadoop的基本用法，涵盖了HDFS的基本操作和MapReduce的基本用法。通过掌握这些基本概念和操作，你可以开始使用Hadoop处理大规模数据集，并从中获得更多的洞见和价值。为了更好地掌握Hadoop，建议深入学习官方文档和相关的书籍。祝你在大数据处理的旅程中取得成功！
本文来自极简博客，作者：梦幻星辰，转载请注明原文链接：掌握Hadoop的基本用法
