Hadoop分布式计算框架：大数据处理的利器

Hadoop是一个用于分布式计算的开源框架，它为处理大规模数据集提供了高效、可靠的解决方案。Hadoop的设计目标是能够在由廉价硬件组成的集群上进行可靠的分布式计算和存储。本文将介绍Hadoop的核心概念、架构和使用方法，并提供相应的源代码示例。

Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。HDFS是一个可靠、高容错性的文件系统，它将大文件切分为多个块并分布存储在集群中的多个节点上。MapReduce是一种编程模型，用于将大规模数据集分解为小规模的子任务，并在集群中并行执行这些任务。

下面是一个简单的示例，演示如何使用Hadoop进行分布式计算。假设我们有一个文本文件，其中包含一些单词，我们的目标是计算每个单词在文件中出现的次数。

首先，我们需要编写一个Map函数，它将输入的文本切分为单词并为每个单词输出键值对。以下是一个使用Java编写的Map函数示例：

import org.apache.hadoop.io.