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ApacheHadoop：Hadoop基础架构与历史

1ApacheHadoop：Hadoop基础架构与历史

1.1Hadoop概述

1.1.1Hadoop的起源与发展

Hadoop是一个开源软件框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。它最初由DougCutting和MikeCafarella在2005年创建，灵感来源于Google的MapReduce和GoogleFileSystem（GFS）论文。Hadoop的设计目标是提供一个高可靠、高扩展、成本效益的平台，能够处理PB级别的数据。

Hadoop的发展历程中，经历了从Hadoop0.x到Hadoop1.x，再到Hadoop2.x和3.x的多个版本。每个版本都带来了架构上的改进和新功能的增加，以适应不断增长的数据处理需求。例如，Hadoop2.x引入了YARN（YetAnotherResourceNegotiator），用于资源管理和调度，使得Hadoop平台能够支持更多的数据处理框架。

1.1.2Hadoop的核心组件介绍

Hadoop的核心组件主要包括HDFS（HadoopDistributedFileSystem）和MapReduce。

HDFS

HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它将数据存储在由多个节点组成的集群中，每个节点都存储数据的一部分。HDFS设计用于处理大规模数据集，具有高容错性，能够自动将数据复制到多个节点，以防止数据丢失。

示例：使用HDFS的JavaAPI进行文件上传。

importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;

importorg.apache.hadoop.fs.FileSystem;

importorg.apache.hadoop.fs.Path;

publicclassHDFSExample{

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{

//创建Hadoop配置对象

Configurationconf=newConfiguration();

conf.set(fs.defaultFS,hdfs://localhost:9000);

//获取HDFS文件系统对象

FileSystemfs=FileSystem.get(conf);

//定义本地文件路径和HDFS目标路径

Pathsrc=newPath(/path/to/local/file);

Pathdst=newPath(/path/in/hdfs);

//将本地文件上传到HDFS

fs.copyFromLocalFile(src,dst);

//关闭文件系统对象

fs.close();

}

}

MapReduce

MapReduce是Hadoop的数据处理框架，它将数据处理任务分解为Map（映射）和Reduce（归约）两个阶段。Map阶段负责将输入数据分割并处理，Reduce阶段则负责汇总Map阶段的结果。

示例：使用MapReduce进行单词计数。

importjava.io.IOException;

importjava.util.StringTokenizer;

importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;

importorg.apache.hadoop.fs.Path;

importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;

importorg.apache.hadoop.io.Text;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

publicclassWordCount{

publicstaticclassTokenizerMapper