大数据处理：从Hadoop到Spark实战对比

大数据处理：从Hadoop到Spark实战对比

在大数据处理领域，Hadoop和Spark是两个非常重要的框架。Hadoop以其分布式存储和计算能力著称，而Spark则以其内存计算和快速处理速度受到青睐。本文将通过实际案例和代码示例，对比Hadoop和Spark在大数据处理中的使用，帮助读者更好地理解两者的优缺点和适用场景。

一、Hadoop基础与实战

1. Hadoop生态系统概述

Hadoop生态系统包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce、YARN（Yet Another Resource Negotiator）等组件。HDFS用于存储，MapReduce用于计算，YARN用于资源调度。

表格示例：Hadoop生态系统组件

组件	描述
HDFS	分布式文件系统，用于存储大数据
MapReduce	编程模型，用于处理和生成大数据集
YARN	资源管理器，负责集群资源分配

2. Hadoop MapReduce实战

代码示例：编写一个简单的MapReduce程序，计算输入文本中每个单词的出现次数。

Mapper代码：

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<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
   
    
    
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
   
    
    
        String line = value.toString();
        String[] words = line.split("\\s+")<