MapReduce编程实验项目

简介：
本项目旨在通过实践教授MapReduce编程技术，涵盖数据处理、分布式计算等核心概念，适用于初学者掌握大数据处理技巧。 实验内容包括： 1. 启动全分布模式的Hadoop集群，并确保所有必要的守护进程运行正常，这些进程包括NameNode、DataNode、SecondaryNameNode、ResourceManager、NodeManager以及JobHistoryServer。 2. 在主节点上配置MapReduce开发环境Eclipse。 3. 查阅并分析Hadoop自带的MR-App单词计数源代码WordCount.java。然后，在名为MapReduceExample的项目中创建一个新的包com.xijing.mapreduce，基于内置示例编写一个自定义版本的WordCount程序，并将其打包为JAR文件后在Hadoop集群上运行该应用程序，最后查看执行结果。 4. 在开发和运行过程中以及结束后分别检查MapReduce Web界面的状态信息。 5. 学习并实践使用命令行工具操作MapReduce作业的相关指令。