本文介绍了大数据技术的关键角色，包括Hadoop的分布式计算、Spark的内存处理以及HBase的NoSQL数据库特性。通过示例代码展示了如何使用这些技术进行Word Count、数据处理和实时读写操作，揭示了它们在海量数据分析中的应用价值。
随着信息时代的到来，大数据技术在各个行业都发挥着重要作用。大数据技术通过处理海量数据，提供了对数据的深度分析和洞察，从而帮助企业做出更明智的决策。本文将介绍一些常见的大数据技术，并提供相应的源代码示例。
- Hadoop
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Google的MapReduce算法和Google文件系统（GFS）的思想。Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。以下是一个使用Hadoop进行Word Count的示例代码：
import java.io.IOException;
import java.util
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