HDFS：大数据时代的分布式文件存储解决方案

HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop项目的一个关键部分，它提供了一个分布式文件系统，用于存储非常大的数据集。HDFS解决了数据的存储和管理问题，使得用户可以在普通的硬件上存储和管理大量的数据。

以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用Hadoop Streaming来运行一个简单的MapReduce任务：

# mapper.py
import sys
for line in sys.stdin:
    words = line.split()
    for word in words:
        print('%s\t%s' % (word, 1))
 
# reducer.py
from operator import itemgetter
import sys
 
current_word = None
current_count = 0
word_counts = []
 
for line in sys.stdin:
    word, count = line.split('\t', 1)
    count = int(count)
    
    if current_word == word:
        current_count += count
    else:
        if current_word:
            word_counts.append((current_word, current_count))
        current_word = word
        current_count = count
 
if current_word:
    word_counts.append((current_word, current_count))
 
for word, count in sorted(word_counts, key=itemgetter(0)):
    print('%s\t%s' % (word, count))

在Hadoop上运行这个MapReduce任务，你需要先准备输入文件，然后使用Hadoop Streaming命令来提交任务：

HADOOP_HOME=/path/to/hadoop # 设置Hadoop安装目录
INPUT_PATH=/hdfs/input/path # 输入文件的HDFS路径
OUTPUT_PATH=/hdfs/output/path # 输出文件的HDFS路径
 
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar \
-files mapper.py,reducer.py \
-mapper "python mapper.py" \
-reducer "python reducer.py" \
-input $INPUT_PATH \
-output $OUTPUT_PATH

这个例子展示了如何使用Python编写MapReduce任务的mapper和reducer，并展示了如何在Hadoop上运行这些任务。这是大数据处理的一个基本模式，对于学习Hadoop和MapReduce编程非常有帮助。