1. MapReduce使用编程
MapReduce是Hadoop中的分布式运算编程框架,只要按照其编程规范,只须要编写少许的业务逻辑代码便可实现并发
一个强大的海量数据并发处理程序框架
2. 运行Hadoop自带的MapReduce程序(word count单词统计功能)
分布式
1.在HDFS中建立层级目录,而且上传文件到指定目录:hadoop fs -mkdir -p /wordcount/inputoop
2.上传文件到HDFS指定目录:hadoop fs -put a.txt b.txt /wordcount/inputspa
3.运行MapReduce程序的自带jar包:cd /usr/local/src/hadoop-2.6.4/share/hadoop/mapreduce/.net
运行:hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/outputcode
wordcount:jar包中须要运行的主类blog
/wordcount/input:wordcount主类须要的参数,指定数据文件目录,统计里面的数据文件hadoop
/wordcount/output:统计文件后的结果保存目录,必需要求改目录不存在
4.查看输出文件统计结果:hadoop fs -cat /wordcount/output/part-r-00000
本身写MapReduce程序可参考这篇用MapReduce计算Pi的文章http://blog.csdn.net/mrbcy/article/details/61455917