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。它包含HDFS和MapReduce，提供了高可靠性和容错性。通过Java编程，可以编写MapReduce任务进行数据处理。本文介绍了Hadoop的安装配置过程，以及一个Java MapReduce示例，用于统计文本文件中单词出现次数。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，适用于处理大规模数据集。它的核心是Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce编程模型。HDFS是一个分布式的文件系统，它可以在多个计算机节点上存储大量数据，并提供高可靠性和高容错性。MapReduce是一种分布式计算模型，它可以将大规模任务分解成小的子任务，并将它们分配给多个计算节点并行执行，最终将结果合并。
Hadoop的优点在于它可以处理大规模数据集，并且具有高可靠性和高容错性。它可以在廉价的硬件上运行，并且可以通过添加更多的节点来扩展性能。Hadoop还具有很好的可扩展性，可以轻松地处理PB级别的数据。
Hadoop的安装和配置相对简单，我们可以通过以下步骤来安装Hadoop：
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下载Hadoop压缩包并解压到指定目录
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配置Hadoop环境变量
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配置Hadoop的核心配置文件（如hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml等）
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启动Hadoop集群
下面是一个简单的Java代码示例，演示如何使用Hadoop MapReduce框架来统计一个文本文件中每个单词的出现次数：
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