MapReduce单词计数Hadoop平台

我编写了一个使用Java的MapReduce演示，用于统计文档中单词的出现次数。

该项目通过三个 MapReduce 作业演示单词计数、自定义分区和自定义排序的功能。 com.ellis.mr1: 实现类似经典 WordCount 功能，统计输入文本中每个单词的出现次数。 com.ellis.mr2: 展示自定义分区功能，根据特定规则将数据划分到不同 Reduce 节点处理，例如按单词首字母分区。 com.ellis.mr3: 实现自定义排序，例如根据单词出现频率降序排序输出结果。

基础作业里的WordCount.scala，代码挺，逻辑清晰，用来上手Spark再合适不过了。就一份经典的单词计数，用Scala写的，结构也比较标准，跑起来基本没啥坑，适合边看边改，熟悉下 RDD 的基本操作。

通过一个自定义的Storm小程序，阐述了在Storm框架下实现单词计数功能的核心逻辑。案例涵盖了数据源、数据处理和结果输出等关键步骤，为理解Storm的整体工作流程提供了一个实践视角。

Hadoop大数据平台的核心技术之一，MapReduce，源于谷歌的分布式计算模型。

本指南提供 11 个 MapReduce 实例，涵盖在 Hadoop 分布式环境中的编程实践。内容详细易懂，适合新手入门学习 MapReduce 开发。

这个项目展示了如何利用Hadoop平台进行单词统计。项目包括了伪分布式架构的搭建，使用HDFS进行数据存储，并结合Java后台的MapReduce框架进行单词的统计和分析。项目详细记录了实验过程、源代码和实验命令，适合新手学习和实践。

一、Hadoop基础概念与特性介绍，包括分布式架构、HDFS文件系统和YARN资源管理。二、详解HDFS初始化与编程API，探讨YARN的内存和CPU资源管理。三、深入分析MapReduce编程模型及其优化策略，介绍基于Zookeeper的高可用性解决方案。四、探索经典的MapReduce案例，展示其在大数据处理中的应用。

大数据的老炮们，Hadoop MapReduce的实战经验少不了这本《Hadoop MapReduce Cookbook》。这不是一本理论书，而是一本你翻一页就能上手干活的“食谱书”，适合已经接触过 Hadoop 但想深入玩的你。每个章节基本就是一个场景，像是如何大型日志、如何优化作业效率，配方清晰，代码直接，问题的效率蛮高。遇到类似问题的时候，直接翻这书，比 Google 都快。PDF 高清完整版还能下，书里带案例、代码段，边学边练，效率比较高。对刚上手的同学也挺友好，不绕弯子。再配合网上那个配套的 Hadoop 视频教程，学起来事半功倍。作者 Srinath Perera 可是 Apach