1. MapReduce使用

　　MapReduce是Hadoop中的分布式运算编程框架，只要按照其编程规范，只需要编写少量的业务逻辑代码即可实现

一个强大的海量数据并发处理程序

2. 运行Hadoop自带的MapReduce程序（word count单词统计功能）

　　1.在HDFS中创建层级目录，并且上传文件到指定目录：hadoop fs -mkdir -p /wordcount/input

　　

　　2.上传文件到HDFS指定目录：hadoop fs -put a.txt  b.txt  /wordcount/input

　　

　　3.运行MapReduce程序的自带jar包：cd  /usr/local/src/hadoop-2.6.4/share/hadoop/mapreduce/

　　运行：hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar wordcount /wordcount/input  /wordcount/output

　　　　wordcount：jar包中需要运行的主类

　　　　/wordcount/input：wordcount主类需要的参数，指定数据文件目录，统计里面的数据文件

　　　　/wordcount/output：统计文件后的结果保存目录，必须要求改目录不存在

　　4.查看输出文件统计结果：hadoop fs -cat /wordcount/output/part-r-00000

　　　　

自己写MapReduce程序可参考这篇用MapReduce计算Pi的文章http://blog.csdn.net/mrbcy/article/details/61455917

　　

　　

　　

　　

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