Spring Boot 和 Hadoop 3.3.6 的 MapReduce 实战：日志分析平台

大数据处理和分析的领域，分布式计算框架（如 Hadoop）已经成为不可或缺的一部分。随着数据量的不断增加，传统的数据存储和处理方式逐渐暴露出性能瓶颈，如何高效处理大规模的数据，成为了技术人员亟待解决的问题。在这种背景下，Apache Hadoop 提供了一个高效且经济的分布式计算平台，特别适合处理 TB 甚至 PB 级别的数据。

本文将基于 Spring Boot 与 Hadoop 3.3.6 实现一个简单的 MapReduce 任务，结合实际项目场景进行应用，分析一个网站日志文件中的 IP 地址访问次数，从而展示如何将 Hadoop 与 Spring Boot 相结合，搭建一个日志分析平台。

一、背景与需求分析

1.1 背景

现代网站和应用程序会生成大量的日志文件，这些日志文件中包含了每个用户的访问行为、请求信息、状态码等内容。通过分析这些日志数据，可以帮助我们实现：

• 性能优化：了解哪些资源被频繁访问，哪些资源访问量较少，帮助调整服务器资源和架构。
• 安全监测：检测异常流量，如 DDoS 攻击、暴力破解等。
• 用户行为分析：了解用户访问模式，优化用户体验。

因此，如何高效地分析海量日志数据成为了技术团队的一个重要任务。常见的日志分析工具有 ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana） 等，但如果需要自行搭建分析平台或在大数据环境下处理日志数据，Hadoop MapReduce 是一个非常适合的选择。

1.2 项目需求

在本项目中，我们将构建一个简单的日志分析平台，需求如下：

• 输入数据：存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的访问日志文件，格式为常见的 Nginx 或 Apache 访问日志格式。
• 处理目标：统计每个 IP 地址的访问次数。
• 输出结果：输出每个 IP 地址及其对应的访问次数，并将结果存储回 HDFS 中。

二、Hadoop 与 MapReduce 简介

2.1 Hadoop 介绍

Apache Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集。它包括以下几个核心组件：

• HDFS（Hadoop 分布式文件系统）：一个分布式存储系统，能够高效地存储大数据。
• MapReduce：一种并行计算模型，用于处理和生成大规模数据集。
• YARN（Yet Another Resource Negotiator）：Hadoop 的资源管理系统，负责集群资源