Hadoop-2 Java MapReduce客户端示例教程

本文介绍了一个名为hadoop-mrx的项目，该项目是一个Java MapReduce客户端的工作示例，专门针对Hadoop-2版本。Hadoop是一个开源框架，允许使用简单的编程模型跨分布式环境中存储的大量数据进行存储和计算。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）用于存储和MapReduce用于处理数据。 Java MapReduce是Hadoop的一个组件，它允许开发者编写Java程序来处理大数据。这个示例项目旨在补充Hadoop for Dummies书中关于如何编写Java MapReduce客户端的解释，原书中提供的代码虽然是有效的，但是没有给出如何创建一个可运行的基于Maven的项目。本项目恰好填补了这一空白，任何需要基于Hadoop的Java MapReduce示例的用户都可以通过克隆该项目的仓库并使用Maven进行构建来运行示例。 项目还提供了其他示例，以及如何使用命令行安装和运行。首先，需要从互联网下载飞行数据，然后将数据解压并导入到HDFS中。例如，对于2008年数据的处理命令是：`hdfs dfs -put 2008.csv`，这将会将数据文件放入Hadoop环境中，如路径/user/kedar/2008.csv。接着可以使用`hdfs dfs -ls -h -R`命令查看HDFS中的文件列表。 构建项目后，可以将生成的目标文件夹中的jar文件保存为Flight-carriers.jar。然后使用`hadoop jar Flight-carriers.jar`命令来运行MapReduce作业。 这个项目使用了Maven作为构建工具，Maven是一个项目管理和理解工具，它使用一个叫做pom.xml的配置文件来管理项目的构建、报告和文档。如果你不熟悉Maven，可以通过查阅相关文档来了解其基础和高级用法。 使用Maven构建项目非常简单，只需要在项目根目录下运行`mvn clean package`命令，Maven将会下载项目所依赖的jar包，并打包成一个可执行的jar文件。打包完成后，你可以通过`hadoop jar`命令来运行jar文件，Hadoop会负责启动你的MapReduce作业。 通过实际操作这个项目，开发者可以学习如何使用Java编写MapReduce程序，并且理解如何配置和运行Hadoop作业。它为那些想要了解和实践Hadoop MapReduce编程的新手们提供了一个很好的起点。 此外，项目中的文件名称列表为"hadoop-mrx-master"表明用户可以访问包含所有源代码文件的项目主目录。开发者可以深入探索这些文件来更深入地了解项目架构和代码实现细节。 总结而言，hadoop-mrx项目是Hadoop-2的Java MapReduce客户端的一个示例实现，它不仅包含了可运行的代码，还提供了详细的构建和运行指南。对于学习和实践Hadoop MapReduce编程，这个项目是一个非常宝贵的资源。