一、用MapReduce对统计单词个数

1.1 项目流程

(1) 上传jar包。
(2) 上传words.txt文件。
(3) 用hadoop执行jar包的代码，对words.txt进行分析。

参考文章或视频链接
重点看这篇文章 [1] 《Hadoop实战——MapReduce对英文单词文本进行统计和排序（超详细教学，算法分析）》- CSDN
[2] Hadoop实战项目源码集合 - gitee
[3] HDFS文件系统的根目录和用户主目录解析 - CSDN

1.2 可能遇到的问题

(1) 无法Download结果文件。 这个问题看参考文章[1]-[3]，有两个点要注意，注意你的hosts文件有没有配对，以及有没有开启dfs.webhdfs.enabled。

(2) 删除不了hadoop下的文件夹。 这个问题的解决方案看本节参考文章[4]，不过我要提醒你的是，他那篇文章里的summer对应与你当前的Linux用户，我这里就叫programmer，然后重启hadoop，dr.who是谁可以看参考文章[5]。

(3) 更改用户后还是无法删除文件夹。 解决方案看本节参考文章[6]，先关闭安全模式再删除。

# 进入安全模式
hdfs dfsadmin -safemode enter
# 退出安全模式
hdfs dfsadmin -safemode leave

1.2 参考文章或视频链接
[1] Unable to open/download files in HDFS using Hadoop Web UI - stackoverflow
[2] 记一次HDFS Web报错Couldn‘t preview the file. NetworkError: Failed to execute ‘send‘ on ‘XMLHttpRequest‘ - CSDN
[3] HDFS Web报错Couldn‘t preview the file. - CSDN
[4] 《Hadoop常见错误及解决方案、Permission denied: user=dr.who, access=WRITE, inode=“/“:summer:supergroup:drwxr-xr-x》
[5] 《Permission denied. user=dr.who is not the owner of inode=/tmp》
[6] 《Name node is in safe mode》

1.3 代码勘误

本章节代码作者有个地方写错了，注意下即可。

//WordReduce.java文件里应该这样写
System.out.println(new Date().toGMTString() + ":" + key + "出现了" + sum);

1.4 总结

MapReduce也没那么神神秘秘（世界上没有事物是不可认识的，只有还有待认识的事物），总结起来就还是四个字，分工+协作，或者可以理解为民主集中制的基本原则之一：“个别酝酿，集体决定”。
Map是拆分开来，各自计算各自思考，而Reduce就是将结果集中起来，看看大家提出的意见到底如何，并对结果按照具体需求进行排序。在MapReduce这个思想上，共产党人走在这帮搞技术的老外的前面。