不能飞翔的天空

运行Hadoop的第一个实例：WordCount 1.配置hadoop的运行环境见大数据管理系统开发环境搭建 2.运行hadoop系统（./start-all.sh），用jps查看所有的hadoop进程，应该有以下进程  namenode  secondary-namenode datanode 以上三个节点保证了

    hadoop map-reduce程序的编译需要依赖hadoop的jar包，我尝试javac编译map-reduce时指定-classpath的包路径，但无奈hadoop的jar分布太散乱，根据自己写的程序来一个个指定jar包的位置又太麻烦，于是又尝试修改java的classpath配置文件，结果不知道为什么编译时还是提示找不到jar包，于是只有用最后一劳永逸的方法：把hadoop

1.写hadoop的map-reduce程序之前所必须知道的基础知识:1)hadoop map-reduce的自带的数据类型：　Hadoop提供了如下内容的数据类型，这些数据类型都实现了WritableComparable接口，以便用这些类型定义的数据可以被序列化进行网络传输和文件存储，以及进行大小比较。（如果是自定义的key,value的数据类型，必须也要写其大小比较的方法）Bo

1.通过修改实例模板程序来实现自己的map-reduce:为了让示例程序run起来：1）安装eclipse2）安装map-reduce的eclipse插件eclipse的map-reduce插件可以很方便的创建hadoop项目（自动导入所依赖的map-reduce jar包）和打开map-reduce视图(在里面可以像查看本机文件系统一样直观的看到hdfs文件系统的结构)