在java中使用hadoop进行大数据处理经典案例WordCount（词频统计）程序

详细步骤：

在Java中使用Hadoop进行大数据处理，主要是通过Hadoop提供的Java API来进行编程。下面是一般的步骤：

1. 设置Hadoop环境：首先需要配置Hadoop环境，包括安装Hadoop集群、配置Hadoop的各项参数等。确保Hadoop集群正常运行。
2. 导入Hadoop库：在Java项目中，需要导入Hadoop的相关库文件，通常是hadoop-core.jar等。
3. 编写MapReduce程序：Hadoop主要采用MapReduce编程模型来实现分布式计算，您可以编写自己的MapReduce程序来处理数据。一个典型的MapReduce程序包括Mapper类、Reducer类以及Driver类。
4. 编写Mapper类：Mapper类负责将输入数据映射为键值对，通常继承自Mapper类，并重写map方法。
5. 编写Reducer类：Reducer类负责对Mapper输出的键值对进行归约操作，通常继承自Reducer类，并重写reduce方法。
6. 编写Driver类：Driver类用于配置和运行整个MapReduce作业，包括设置输入输出路径、配置Mapper和Reducer类等。
7. 打包和上传作业：将编写好的MapReduce程序打包成jar文件，并上传到Hadoop集群的分布式文件系统中。
8. 运行MapReduce作业：通过hadoop命令提交作业到Hadoop集群中运行，可以使用hadoop jar命令指定提交的jar文件和输入输出路径。
9. 监控作业执行：您可以通过Hadoop的Web界面或命令行工具来监控作业的执行情况，查看日志等信息。

以上是一般的大数据处理过程，当然实际情况可能更为复杂，需要根据具体需求进行调整。在编写MapReduce程序时，您可以使用Hadoop提供的各种类库和功能，如HDFS文件系统操作、数据排序、计数器等，以实现更复杂的数据处理任务。

经典案例：

典型的示例是WordCount（词频统计）程序。下面是一个简单的WordCount示例代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

public class WordCount {

    public static class TokenizerMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

        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 {
            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(value.toString());
            while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
                word.set(tokenizer.nextToken());
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            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);
    }
}

该示例代码实现了一个简单的WordCount程序，用于统计给定文本文件中每个单词出现的次数。

在代码中，主要包括三个类：TokenizerMapper、IntSumReducer和WordCount。TokenizerMapper类继承自Hadoop的Mapper类，用于将输入文本按单词切分，并输出键值对（单词，1）。IntSumReducer类继承自Hadoop的Reducer类，用于对Mapper的输出进行归约（求和），最终输出结果为（单词，出现次数）。WordCount类为主类，配置并运行整个MapReduce作业。

在运行代码之前，需要确保已经正确配置Hadoop环境，并将输入文件放置在Hadoop的分布式文件系统中。然后，通过命令行参数指定输入文件路径和输出文件路径，即可运行WordCount程序。