6.0 MapReduce 使用，MapReduce 6.0使用指南

摘要：MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，广泛应用于各种领域。它通过将任务分解为映射和归约两个阶段来处理数据。映射阶段将输入数据分解为多个独立的部分，并生成中间结果；归约阶段则对这些中间结果进行汇总，生成最终的输出结果。MapReduce的使用可以简化大规模数据的处理过程，提高数据处理效率。

分类： 编程

在学习了 MapReduce 的基本概念之后，我们对 Map 和 Reduce 的概念及其工作方式已经有了初步的了解，我们将深入探讨如何使用 MapReduce 进行实际操作。

Word Count 示例

Word Count 是 MapReduce 工作程序中最经典的一个案例，它的主要任务是对文本文件中的词语进行统计，计算出每个词语出现的次数。

(图片来源网络，侵删)

在 Hadoop 中，包含了众多经典的 MapReduce 示例程序，Word Count 便是其中之一。

值得注意的是，这个案例即使在 HDFS 不运行的情况下也可以进行，我们需要在单机模式下进行测试。

操作步骤：

1、启动一个预先制作好的 hadoop_proto 镜像的新容器。

2、进入容器。

3、切换到 HOME 目录。

4、准备一份文本文件 input.txt，“I love runoob”、“I like runoob”、“I love hadoop”、“I like hadoop”等。

5、执行 MapReduce 程序。

6、执行完毕后，会输出一个名为 output 的文件夹，其中包含了处理结果，通过查看 part-r-00000 文件，我们可以得到每个词语及其出现的次数。

集群模式下的操作

我们将在集群模式下运行 MapReduce。

1、启动配置好的集群容器。

2、进入 NameNode 容器。

3、编辑 input.txt 文件，输入测试文本。

4、启动 HDFS。

5、在 HDFS 中创建目录，并上传 input.txt 文件。

6、执行 Word Count 程序。

7、查看执行结果。

如果一切正常，将会显示每个词语及其出现的次数，与单机模式下的结果一致。

通过以上的步骤和说明，相信读者已经对 MapReduce 的使用有了更深入的了解，在实际操作中，可能还需要根据具体情况进行一些调整和优化，以达到最佳的效果。