• 本文目录导读：
• 1、环境准备
• 2、安装Hadoop
• 3、实践案例
• 4、总结

在大数据时代，Hadoop已经成为了最流行的分布式计算框架之一。而Ubuntu作为一个稳定且易用的操作系统，也是很多开发者的首选。本文将介绍如何在Ubuntu14下进行Hadoop开发，并且通过实际案例来帮助读者更好地理解。

一、环境准备

在开始使用Hadoop之前，我们需要先安装Java环境和SSH服务。具体步骤如下：

1. 安装Java环境

sudo apt-get install openjdk-7-jdk

2. 安装SSH服务

sudo apt-get install openssh-server

二、安装Hadoop

1. 下载并解压缩Hadoop

wget -2.7.7/hadoop-2.7.7.tar.gz

tar -xzvf hadoop-2.7.7.tar.gz

2. 配置环境变量

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

三、实践案例

接下来我们将通过一个简单的案例来演示如何在Ubuntu14上使用Hadoop进行数据处理。

假设我们有一个包含10万条记录的文件data.txt，每条记录包含两个字段：name和age。现在我们要统计每个年龄段的人数。

1. 将数据拷贝到HDFS上

bin/hadoop fs -mkdir /input

bin/hadoop fs -put data.txt /input

2. 编写MapReduce程序

我们需要编写一个MapReduce程序来实现数据处理。以下是Mapper和Reducer的代码：

Mapper:

public class AgeCountMapper 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[] fields = line.split(“,”);

int age = Integer.parseInt(fields[1]);

if (age < 20) {

word.set(“0-19”);

context.write(word, one);

} else if (age < 30) {

word.set(“20-29”);

} else if (age < 40) {

word.set(“30-39”);

} else {

word.set(“40+”);

}

}

}

Reducer:

public class AgeCountReducer extends Reducer {

private IntWritable result = new IntWritable();

public void reduce(Text key, Iterable values,

Context context

) throws IOException,

InterruptedException {

int sum = 0;

for (IntWritable val : values) {

sum += val.get();

}

result.set(sum);

context.write(key,result );

3. 执行MapReduce程序

我们使用hadoop jar命令来执行MapReduce程序，并且将结果输出到output目录下。

bin/hadoop jar hadoop-examples-2.7.7.jar org.apache.hadoop.examples.AgeCount /input /output

四、总结

通过本文的介绍，我们了解了如何在Ubuntu14下使用Hadoop进行数据处理。虽然这只是一个简单的案例，但是它已经涵盖了Hadoop的基本操作，并且可以帮助读者快速入门。

最后，我们需要注意的是，在实际使用中还需要根据不同的场景进行配置和优化，以达到更好的性能和效果。