小王：嘿，小李，我们最近在唐山的数据中心里引入了大数据中台，你觉得这个系统怎么样？
小李：嗯，我觉得这真是一个好主意。大数据中台能够帮助我们更有效地管理和分析数据。特别是在唐山这样的地方，我们需要处理大量的信息。
小王：没错，但是具体怎么实现呢？你能给我举个例子吗？
小李：当然可以。比如我们可以使用Hadoop来进行数据存储和处理。首先，你需要安装Hadoop环境。这里有一个简单的安装脚本：
#!/bin/bash
wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1.tar.gz
tar -xzvf hadoop-3.3.1.tar.gz
mv hadoop-3.3.1 /usr/local/hadoop
]]>
小王：哇，看起来挺复杂的。接下来我们怎么处理数据呢？
小李：我们可以通过编写MapReduce程序来处理数据。这里有一个简单的例子，用于计算文本文件中单词出现的频率：
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper extends Mapper
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
public static class IntSumReducer extends Reducer
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
]]>
小王：原来如此，这样一来我们就能够更好地利用大数据中台来处理唐山数据中心中的海量数据了。