分布式并行计算MapReduce
分布式并行计算MapReduce
作业要求来自：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319
1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能、工作原理和工作过程。
HDFS的功能：HDFS是作为底层存储系统来存储分布式环境中的数据，它可以让你在Hadoop集群中的多个节点上存储大量数据（无论是结构化的，非结构化的还是半结构化的）
HDFS的工作原理：客户端发送各种各样各种各样的请求，然后NameNode作为一个管理者，下达命令，DataNode 执行实际的操作
HDFS的工作过程：客户端把文件文件切分成 一个一个的Block，然后进行存储，再与NameNode 交互，获取文件的位置信息，之后又与 DataNode 交互，读取或者写入数据。
MapReduce的功能：它可以把大型数据处理任务分解成很多单个的、在服务器集群中执行，并且计算结果可以合并在一起来计算最终的结果
MapReduce的工作原理：利用JobTracker得到jobID，然后JobTracker收到作业的最后一个任务完成信息之后，客户端的job再把信息传给用户
MapReduce的工作过程：客户端启动一个作业，向JobTracker请求一个作业的ID，将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上，JobTracker接收到作业后将其放在作业队列中，等待JobTracker对其进行调度。当JobTracker收到作业的最后一个任务完成信息时，便把作业设置成"成功"，JobClient再传达信息给用户
2.HDFS上运行MapReduce
2）编写map函数和reduce函数，在本地运行测试通过
3）启动Hadoop：HDFS, JobTracker, TaskTracker
4）把文本文件上传到hdfs文件系统上 user/hadoop/input
5）streaming的jar文件的路径写入环境变量，让环境变量生效
6）建立一个shell脚本文件：streaming接口运行的脚本，名称为run.sh
7）source run.sh来执行mapreduce
8）查看运行结果
