Hadoop 开发

迈向大数据之路：Hadoop开发入门 本教程带领你踏入Hadoop开发的大门，揭开分布式计算的神秘面纱。你将学习Hadoop的核心组件，例如HDFS和MapReduce，并掌握如何利用它们构建可扩展的数据处理应用。 通过动手实践，你将： 理解Hadoop生态系统和架构 搭建Hadoop开发环境 使用Java编写MapReduce程序 探索HDFS的基本操作 分析真实世界数据集 课程结束后，你将具备Hadoop开发的基础技能，为进一步探索大数据世界打下坚实基础。

整合了 Hadoop 开发所需的所有 JAR 包，无需 Maven 环境即可便捷开发。

将 hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar 放置于以下目录： MyEclipse: D:program_filesMyEclipse 10dropinssvnplugins Eclipse: plugins 重启开发工具即可生效。

Hadoop运行一个Map/Reduce作业称为Job。 源数据存储于HDFS中。 Map阶段结果存储于本地文件系统。 计算结果存储于HDFS中。 Map/Reduce框架基于键值对运作，输入和输出均为键值对形式。 默认键值分隔符为制表符（t）。

欢迎Hadoop应用程序开发者使用hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar插件。如有疑问，请联系作者。

Hadoop 开发工具包包含必要的 Java 类库，可直接导入 Eclipse 等开发环境，简化 Hadoop 相关开发。

Hadoop 2.6 版本在 Windows 平台上进行开发所需的 hadoop.dll 和 winutils.exe 工具，用于解决 Windows 环境下 Hadoop 运行的兼容性问题。

本指南讲解如何使用 Eclipse 搭建 Hadoop 2.8.0 开发环境。 步骤： 安装 JDK: 确保系统已安装 JDK 1.8 或更高版本。 安装 Eclipse: 下载并安装 Eclipse IDE for Java Developers。 安装 Hadoop 插件: 从 Eclipse Marketplace 安装 Hadoop Development Tools 插件。 配置 Hadoop 路径: 在 Eclipse 中，打开 Window > Preferences > Hadoop Map/Reduce，设置 Hadoop 安装目录。 创建 Hadoop 项目: 新建 Hadoop 项目，并配置项目依赖项。 编写 Hadoop 程序: 编写 MapReduce 程序，并在 Eclipse 中运行和调试。

目录 实验1：Hadoop环境准备及本地模式 实验目的 实验设备 实验内容 实验原理 实验操作步骤 练习题 实验2：Hadoop伪分布式集群模式 实验目的 实验设备 实验内容 实验原理 实验操作步骤 练习题 实验3：Hadoop完全分布式集群模式 实验目的 实验设备 实验内容 实验原理 实验参考脚本 实验操作步骤 练习题 实验4：HDFS Shell命令 实验目的 实验设备 实验内容 实验原理 实验操作步骤 练习题 实验6：MapReduce入门案例——WordCount 实验目的 实验设备 实验内容 实验原理 实验参考配置文 各实验详细内容 实验1：Hadoop环境准备及本地模式详细讲解Hadoop本地模式的环境准备，包含操作步骤和核心原理。 实验2：Hadoop伪分布式集群模式讲解Hadoop伪分布式环境的配置过程，核心操作步骤及常见问题。 实验3：Hadoop完全分布式集群模式针对Hadoop完全分布式环境，介绍参考脚本及配置要点，逐步实现分布式集群的搭建。 实验4：HDFS Shell命令讲解HDFS基础命令，详细说明命令应用和相关参数，提升对HDFS的操作熟练度。 实验6：MapReduce入门案例通过经典WordCount案例，详细阐述MapReduce编程逻辑，帮助读者快速入门。

Hadoop Eclipse插件 1.1.2专为Eclipse IDE设计，简化Hadoop应用程序的开发。Java开发者可以在熟悉的Eclipse环境中轻松创建、调试和管理Hadoop MapReduce项目，极大提高了开发效率。Hadoop是一个由Apache软件基金会维护的开源框架，用于存储和处理大数据，基于分布式文件系统HDFS和MapReduce计算模型。插件的出现解决了传统命令行开发模式带来的困扰，使得开发者能够在Eclipse的图形界面内完成Hadoop项目的构建和运行，极大地提升了开发的直观性和便利性。安装简便，只需将hadoop-eclipse-plugin-1.1.2.jar文件复制到Eclipse的plugins目录下并重启Eclipse即可。插件兼容各种Hadoop版本，支持开发者在IDE内编写Mapper和Reducer类，利用强大的代码提示和自动补全功能，简化了编码过程，同时支持直接在Eclipse内提交任务到Hadoop集群进行调试和运行。