hadoop如何使用（hadoop如何使用jar命令计算文件字数）

## Hadoop 如何使用### 简介Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它基于 Java 语言开发，利用 commodity 硬件构建可靠、可扩展的分布式系统。Hadoop 主要解决海量数据的存储和计算问题，适用于数据密集型应用场景。### Hadoop 核心组件#### 1. Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)HDFS 是 Hadoop 的数据存储系统，负责将数据分布式存储在集群的多个节点上。-

特点：

- 高容错性：数据多副本存储，保证数据可靠性。- 高吞吐量：适合大文件顺序读写。- 可扩展性：支持水平扩展，方便添加节点增加存储容量。-

使用方法：

-

上传文件：

`hadoop fs -put 本地文件路径 HDFS路径`-

下载文件：

`hadoop fs -get HDFS路径 本地文件路径`-

查看目录：

`hadoop fs -ls HDFS路径`#### 2. Hadoop MapReduceMapReduce 是 Hadoop 的数据处理模型，它将计算任务分解成多个 Map 和 Reduce 任务，并行执行在集群节点上。-

工作流程：

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输入：

从 HDFS 读取数据。-

Map 阶段：

对输入数据进行分片并行处理，输出键值对。-

Shuffle 阶段：

对 Map 输出结果进行分组排序。-

Reduce 阶段：

对相同 key 的值进行汇总计算，输出最终结果到 HDFS。-

使用方法：

-

编写 MapReduce 程序：

使用 Java 或其他支持语言编写 Map 和 Reduce 函数。-

打包程序：

将程序打包成 jar 文件。-

提交任务：

使用 `hadoop jar` 命令提交任务到 Hadoop 集群。### Hadoop 生态系统组件除了 HDFS 和 MapReduce，Hadoop 生态系统还包括许多其他组件，例如：-

YARN (Yet Another Resource Negotiator):

Hadoop 的资源管理系统，负责管理集群资源并调度任务。 -

Hive:

基于 Hadoop 的数据仓库系统，提供 SQL 查询接口，方便数据分析。 -

Pig:

基于 Hadoop 的数据流处理语言，提供更简洁的编程模型。 -

HBase:

基于 Hadoop 的 NoSQL 数据库，提供高性能随机读写。### Hadoop 使用步骤1.

安装 Hadoop:

选择合适的 Hadoop 版本并在集群节点上进行安装配置。 2.

配置 Hadoop:

配置 Hadoop 集群参数，包括 HDFS 和 YARN 配置。 3.

启动 Hadoop:

启动 HDFS 和 YARN 服务。 4.

上传数据:

将待处理数据上传到 HDFS。 5.

编写程序:

使用 MapReduce 或其他框架编写数据处理程序。 6.

提交任务:

将程序打包并提交到 Hadoop 集群执行。 7.

查看结果:

任务完成后，查看 HDFS 上的输出结果。### 总结Hadoop 是一个功能强大的分布式计算框架，它提供了一套完整的解决方案，用于存储和处理大规模数据集。通过学习和使用 Hadoop，可以有效解决数据密集型应用场景下的挑战。