小明：最近我在研究大数据分析，听说现在有很多免费的大数据分析平台，你觉得靠谱吗？
小李：当然靠谱！像Apache Hadoop这样的开源框架就是一个很好的例子。它可以帮助我们处理海量数据。
小明：那我们怎么开始呢？我需要安装很多东西吗？
小李：其实不用太复杂。我们可以从Hadoop的生态系统中的HDFS（分布式文件系统）和MapReduce开始。首先，你需要一个运行环境，比如Linux。
# 安装Hadoop
sudo apt-get update
sudo apt-get install default-jdk
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
export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop-3.3.1
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
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小明：这看起来不难。接下来我们怎么做呢？
小李：我们可以编写一个简单的MapReduce程序来统计文本中的单词频率。这是MapReduce的经典案例。
// WordCountMapper.java
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class WordCountMapper extends Mapper
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] words = line.split(" ");
for (String w : words) {
word.set(w);
context.write(word, one);
}
}
}
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小明：这个代码是做什么的？
小李：这个类负责将输入的数据映射成键值对。每个单词被映射成一个键值对，键是单词本身，值是1。
// WordCountReducer.java
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class WordCountReducer extends Reducer
public void reduce(Text key, Iterable
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
context.write(key, new IntWritable(sum));
}
}
]]>
小明：明白了，最后一步是什么？
小李：最后我们需要配置Hadoop集群并运行这个WordCount程序。这样你就可以看到每个单词出现的次数了。
小明：听起来很有趣！我迫不及待想试试看。