本文介绍了分布式计算的重要性及其通过Apache Hadoop、Spark和Flink实现的方式。每个框架都有其独特特点，如Hadoop用于大规模数据处理，Spark提供高效分析，Flink则兼顾流式和批处理。文章提供了各框架的源码示例，帮助理解并选择合适的分布式计算解决方案。
分布式计算是一种通过将计算任务分配给多个计算节点来提高计算效率和处理能力的方法。为了实现分布式计算，我们通常使用分布式框架来管理和协调计算节点之间的通信和任务分配。在本文中，我们将介绍几个常见的分布式计算框架，并提供相应的源代码示例。
- Apache Hadoop：
Apache Hadoop 是一个广泛应用的开源分布式计算框架，适用于大规模数据处理任务。它基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型。下面是一个简单的示例，演示如何使用Hadoop框架进行分布式数据处理：
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import 
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