实验2：MapReduce的应用（4学时）
实验目的：

本实验旨在介绍MapReduce计算模型的应用，以及如何在Hadoop环境下编写和运行一个简单的MapReduce程序来解决实际问题。

实验环境：

操作系统：Linux（可以使用虚拟机或云服务器）

Java JDK：建议使用Java 8或更高版本

Hadoop：最新版本（可以从Hadoop官方网站下载）

实验内容：

1. 选择一个应用场景

选择一个适合MapReduce的应用场景，例如日志分析、文本处理、数据聚合等。确定你要解决的问题和数据集。

2. 编写一个MapReduce程序

创建一个新的Java项目。

编写一个MapReduce程序，包括map和reduce函数，用于解决选定的问题。

打包Java项目成为一个可执行的JAR文件。

3. 准备数据

获取或生成适合所选应用场景的数据集。确保数据集可以被Hadoop分发和处理。

4. 运行MapReduce程序

将数据上传到HDFS。

使用Hadoop运行MapReduce程序。

5. 查看输出结果

查看MapReduce任务的输出结果。

实验步骤:

步骤1：选择一个应用场景

选择一个适合MapReduce的应用场景，明确问题和数据集。

步骤2：编写一个MapReduce程序

创建一个新的Java项目。

编写一个MapReduce程序，包括map和reduce函数，解决选定的问题。

打包Java项目成为一个可执行的JAR文件。

jar -cvf mymapreduce.jar -C /path/to/your/project/classes .

步骤3：准备数据

获取或生成适合所选应用场景的数据集，确保数据集可以被Hadoop分发和处理。

步骤4：运行MapReduce程序

将数据上传到HDFS。

hdfs dfs -put inputdata /user/yourusername/input

使用Hadoop运行MapReduce程序。

hadoop jar mymapreduce.jar MainClass /user/yourusername/input /user/yourusername/output

5. 查看输出结果

查看MapReduce任务的输出结果。

hdfs dfs -cat /user/yourusername/output/part-r-00000

实验要求：

请撰写一份实验报告，包括以下内容：

应用场景的描述和问题定义。

MapReduce程序的源代码。

数据集的说明和来源。

实验过程中遇到的问题和解决方法。

实验结果的分析和总结。