本文深入介绍了Hadoop，一个用于大规模数据处理和存储的开源分布式计算框架。核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）。HDFS将大文件切分并存储在集群，确保高可靠性和容错性。MapReduce通过Map和Reduce阶段实现数据并行处理。通过示例代码展示了HDFS文件操作及MapReduce的Word Count程序。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，旨在解决大规模数据处理和存储的问题。其核心思想是构建一个可靠、可扩展、高效的分布式服务器集群，以处理和存储海量数据。
Hadoop的设计灵感来自Google的GFS（Google File System）和MapReduce。它采用了分布式文件系统和分布式计算模型，通过将数据划分为小块并在集群中并行处理，实现了高吞吐量和容错性。
Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和Hadoop MapReduce。下面将详细介绍这两个组件以及它们的源代码示例。
- Hadoop Distributed File System（HDFS）
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据并提供高可靠性和容错性。它将大文件切分为多个数据块，并将这些数据块分散存储在集群中的多个节点上。以下是一个简单的Java代码示例，演示如何使用Hadoop API进行文件的读取和写入：
import org.apache.hadoop.conf.
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
3076
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
