本文深入解析大数据开发项目，如Hadoop、Spark和Kafka的源码，通过实例展示如何进行分布式计算、内存计算和实时数据处理，帮助读者提升技能并理解核心技术。
大数据开发：深入解读源码
引言：
在大数据领域，源码的阅读是提高技能和理解核心概念的重要手段之一。通过深入研究源码，开发人员可以了解底层实现细节，优化性能，解决问题并扩展功能。本文将介绍一些常见的大数据开发项目，并提供相应的源码示例，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、Apache Hadoop
Apache Hadoop是大数据处理的核心框架之一，其源码包含了分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（MapReduce）。以下是一个简单的MapReduce示例，用于统计文本文件中每个单词的出现次数：
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper
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