零基础入门Hadoop：IntelliJ IDEA远程连接服务器中Hadoop运行WordCount - 努力的小雨
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原文中文，约8500字，阅读约需21分钟。
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内容提要
本文介绍了使用Hadoop框架进行分布式计算的WordCounter案例，重点讲解了通过MapReduce编程统计文本文件中单词频率的过程，强调了分布式计算和存储的重要性，以及环境配置和代码实现的细节。
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关键要点
- 本文介绍了使用Hadoop框架进行分布式计算的WordCounter案例。
- WordCounter的目标是统计文本文件中单词出现的频率。
- 分布式计算和存储技术在处理大数据时至关重要。
- 环境准备包括在Linux服务器上通过Docker进行Hadoop安装。
- 需要开放特定端口以确保与Hadoop集群的连接。
- 项目开发中需要创建项目并配置相关信息，使用JDK 8作为开发环境。
- 实现WordCounter需要编写MapReduce程序，包括Mapper和Reducer类。
- Mapper类负责将输入文件解析为键值对，Reducer类负责汇总统计结果。
- 需要配置pom依赖以引入Hadoop相关库。
- core-site.xml文件配置远程Hadoop连接信息。
- 在开发过程中可能会遇到目录不存在和权限不足等问题。
- 解决权限问题需要修改Hadoop文件系统的权限设置。
- 缺少hadoop.dll文件会导致运行错误，需要下载并配置该文件。
- 最终成功运行WordCounter程序并输出结果，展示了MapReduce的核心思想。
- 通过实践，读者可以更好地理解Hadoop框架下的大数据应用开发。
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