Apache Hadoop核心组件有哪些

这篇文章给大家分享的是有关Apache Hadoop核心组件有哪些的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

Apache Hadoop 核心组件

Apache Hadoop 包含以下模块：

• Hadoop Common：常见实用工具，用来支持其他 Hadoop 模块。

• Hadoop Distributed File System（HDFS）：分布式文件系统，它提供对应用程序数据的高吞吐量访问。

• Hadoop YARN：一个作业调度和集群资源管理框架。

• Hadoop MapReduce：基于 YARN 的大型数据集的并行处理系统。

其他与 Apache Hadoop 的相关项目包括：

• Ambari：一个基于Web 的工具，用于配置、管理和监控的 Apache Hadoop 集群，其中包括支持 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce、Hive、HCatalog、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig 和 Sqoop。Ambari 还提供了仪表盘查看集群的健康，如热图，并能够以用户友好的方式来查看的 MapReduce、Pig 和 Hive 应用，方便诊断其性能。

• Avro：数据序列化系统。

• Cassandra：可扩展的、无单点故障的多主数据库。

• Chukwa：数据采集系统，用于管理大型分布式系统。

• HBase：一个可扩展的分布式数据库，支持结构化数据的大表存储。(有关 HBase 的内容，会在后面章节讲述)

• Hive：数据仓库基础设施，提供数据汇总以及特定的查询。

• Mahout：一种可扩展的机器学习和数据挖掘库。

• Pig：一个高层次的数据流并行计算语言和执行框架。

• Spark：Hadoop 数据的快速和通用计算引擎。Spark 提供了简单和强大的编程模型用以支持广泛的应用，其中包括 ETL、机器学习、流处理和图形计算。(有关 Spark 的内容，会在后面章节讲述)

• TEZ：通用的数据流编程框架，建立在 Hadoop YARN 之上。它提供了一个强大而灵活的引擎来执行任意 DAG 任务，以实现批量和交互式数据的处理。TEZ 正在被 Hive、Pig 和 Hadoop 生态系统中其他框架所采用，也可以通过其他商业软件（例如 ETL 工具），以取代的 Hadoop MapReduce 作为底层执行引擎。

• ZooKeeper：一个高性能的分布式应用程序协调服务。(有关 ZooKeeper 的内容，会在后面章节讲述)

Apache Hadoop 单节点上的安装配置

下面将演示快速完成在单节点上的 Hadoop 安装与配置，以便你对 Hadoop HDFS 和 MapReduce 框架有所体会。

1. 先决条件

支持平台：

• GNU/Linux：已经证实了 Hadoop 在 GNU/Linux 平台上可以支持 2000 个节点的集群；

• Windows。本文所演示的例子都是在 GNU/Linux 平台上运行，若在 Windows 运行，可以参阅 http://wiki.apache.org/hadoop/Hadoop2OnWindows。

所需软件：

• Java 必须安装。Hadoop 2.7 及以后版本，需要安装 Java 7，可以是 OpenJDK 或者是 Oracle（HotSpot）的 JDK/JRE。其他版本的 JDK 要求，可以参阅 http://wiki.apache.org/hadoop/HadoopJavaVersions；

• ssh 必须安装并且保证 sshd 一直运行，以便用 Hadoop 脚本管理远端Hadoop 守护进程。下面是在 Ubuntu 上的安装的示例：

$ sudo apt-get install ssh
$ sudo apt-get install rsync

2. 下载

下载地址在 http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/。

3. 运行 Hadoop 集群的准备工作

解压所下载的 Hadoop 发行版。编辑 etc/hadoop/hadoop-env.sh 文件，定义如下参数：

# 设置 Java 的安装目录
export JAVA_HOME=/usr/java/latest

尝试如下命令：

$ bin/hadoop

将会显示 hadoop 脚本的使用文档。

现在你可以用以下三种支持的模式中的一种启动 Hadoop 集群：

• 本地（单机）模式

• 伪分布式模式

• 完全分布式模式

4. 单机模式的操作方法

默认情况下，Hadoop 被配置成以非分布式模式运行的一个独立 Java 进程。这对调试非常有帮助。

下面的实例将已解压的 conf 目录拷贝作为输入，查找并显示匹配给定正则表达式的条目。输出写入到指定的 output 目录。

$ mkdir input
$ cp etc/hadoop/*.xml input
$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
$ cat output/*

5. 伪分布式模式的操作方法

Hadoop 可以在单节点上以所谓的伪分布式模式运行，此时每一个 Hadoop 守护进程都作为一个独立的 Java 进程运行。

配置

使用如下的:

etc/hadoop/core-site.xml:

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

etc/hadoop/hdfs-site.xml:

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

免密码 ssh 设置

现在确认能否不输入口令就用 ssh 登录 localhost:

$ ssh localhost

如果不输入口令就无法用 ssh 登陆 localhost，执行下面的命令：

$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
$ chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

执行

下面演示本地运行一个 MapReduce 的 job，以下是运行步骤。

（1）格式化一个新的分布式文件系统：

$ bin/hdfs namenode -format

（2）启动 NameNode 守护进程和 DataNode 守护进程：

$ sbin/start-dfs.sh

Hadoop 守护进程的日志写入到 $HADOOP_LOG_DIR目录（默认是 $HADOOP_HOME/logs）

（3）浏览 NameNode 的网络接口，它们的地址默认为：

NameNode - http://localhost:50070/

（4）创建 HDFS 目录来执行 MapReduce 的 job：

$ bin/hdfs dfs -mkdir /user
$ bin/hdfs dfs -mkdir /user/<username>

（5）将输入文件拷贝到分布式文件系统：

$ bin/hdfs dfs -put etc/hadoop input

（6）运行发行版提供的示例程序：

$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

（7）查看输出文件

将输出文件从分布式文件系统拷贝到本地文件系统查看：

$ bin/hdfs dfs -get output output
$ cat output/*

或者，在分布式文件系统上查看输出文件：

$ bin/hdfs dfs -cat output/*

（8）完成全部操作后，停止守护进程：

$ sbin/stop-dfs.sh

运行在单节点的 YARN

您可以通过设置几个参数，另外运行 ResourceManager 的守护进程和 NodeManager 守护进程以伪分布式模式在 YARN 上运行 MapReduce job。

以下是运行步骤。

（1）配置

etc/hadoop/mapred-site.xml:

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

etc/hadoop/yarn-site.xml:

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

（2）启动 ResourceManager 守护进程和 NodeManager 守护进程

$ sbin/start-yarn.sh

（3）浏览 ResourceManager 的网络接口，它们的地址默认为：

ResourceManager - http://localhost:8088/

（4）运行 MapReduce job

（5）完成全部操作后，停止守护进程：

 $ sbin/stop-yarn.sh

6. 完全分布式模式的操作方法

关于搭建完全分布式模式的，请参阅下文《Apache Hadoop 集群上的安装配置》小节内容。

Apache Hadoop 集群上的安装配置

本节将描述如何安装、配置和管理 Hadoop 集群，其规模可从几个节点的小集群到几千个节点的超大集群。

1. 先决条件

确保在你集群中的每个节点上都安装了所有必需软件，安装 Hadoop 集群通常要将安装软件解压到集群内的所有机器上，参考上节内容《Apache Hadoop 单节点上的安装配置》。

通常情况下，集群中的一台机器被指定为 NameNode 和另一台机器作为 ResourceManager。这些都是 master。其他服务（例如，Web 应用程序代理服务器和 MapReduce Job History 服务器）是在专用的硬件还是共享基础设施上运行，这取决于负载。

在群集里剩余的机器充当 DataNode 和 NodeManager。这些都是 slave。

2. 在 Non-Secure Mode（非安全模式）下的配置

Hadoop 配置有两种类型的重要配置文件：

• 默认只读，包括 core-default.xml、hdfs-default.xml、yarn-default.xml 和 mapred-default.xml；

• 针对站点配置，包括 etc/hadoop/core-site.xml、etc/hadoop/hdfs-site.xml、etc/hadoop/yarn-site.xml 和 etc/hadoop/mapred-site.xml。

另外，你能够配置 bin 目录下的 etc/hadoop/hadoop-env.sh 和 etc/hadoop/yarn-env.sh 脚本文件的值来控制 Hadoop 的脚本。

为了配置 Hadoop 集群，你需要配置 Hadoop 守护进程的执行环境和Hadoop 守护进程的配置参数。

HDFS 的守护进程有 NameNode、econdaryNameNode 和 DataNode。YARN 的守护进程有 ResourceManager、NodeManager 和 WebAppProxy。若 MapReduce 在使用，那么 MapReduce Job History Server 也是在运行的。在大型的集群中，这些一般都是在不同的主机上运行。

配置 Hadoop 守护进程的运行环境

管理员应该利用etc/hadoop/hadoop-env.sh、etc/hadoop/mapred-env.sh 和 etc/hadoop/yarn-env.sh 脚本来对 Hadoop 守护进程的环境做一些自定义的配置。

至少你应该在每个远程节点上正确配置 JAVA_HOME。

管理员能够使用下面的表格当中的配置选项来配置独立的守护进程：

例如，配置 Namenode 时,为了使其能够 parallelGC（并行回收垃圾）， 要把下面的代码加入到 etc/hadoop/hadoop-env.sh：

export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-XX:+UseParallelGC"

其它可定制的常用参数还包括：

• HADOOP_PID_DIR——守护进程的进程 id 存放目录；

• HADOOP_LOG_DIR——守护进程的日志文件存放目录。如果不存在会被自动创建；

• HADOOP_HEAPSIZE/YARN_HEAPSIZE——最大可用的堆大小，单位为MB。比如，1000MB。这个参数用于设置守护进程的堆大小。缺省大小是1000。可以为每个守护进程单独设置这个值。

在大多数情况下，你应该指定 HADOOP_PID_DIR 和 HADOOP_LOG_DIR 目录，这样它们只能由要运行 hadoop 守护进程的用户写入。否则会受到符号链接攻击的可能。

这也是在 shell 环境配置里配置 HADOOP_PREFIX 的传统方式。例如，在/etc/profile.d中一个简单的脚本的配置如下：

HADOOP_PREFIX=/path/to/hadoop
export HADOOP_PREFIX

配置 Hadoop 守护进程

这部分涉及 Hadoop 集群的重要参数的配置

• etc/hadoop/core-site.xml

• etc/hadoop/hdfs-site.xml

用于配置 NameNode：

用于配置 DataNode：

• etc/hadoop/yarn-site.xml

用于配置 ResourceManager 和 NodeManager：

用于配置 ResourceManager :

用于配置 NodeManager :

用于配置 History Server (需搬移到其它地方)：

• etc/hadoop/mapred-site.xml

用于配置 MapReduce 应用：

用于配置 MapReduce JobHistory Server：

3. 监控 NodeManager 的健康状况

Hadoop 提供了一种机制，管理员可以配置 NodeManager 来运行提供脚本定期确认一个节点是否健康。

管理员可以通过在脚本中执行检查来判断该节点是否处于健康状态。如果脚本检查到节点不健康，可以打印一个标准的 ERROR（错误）输出。NodeManager 通过一些脚本定期检查他的输出，如果脚本输出有 ERROR信息，如上所述，该节点将报告为不健康，就将节点加入到 ResourceManager 的黑名单列表中，则任务不会分配到该节点中。然后 NodeManager 继续跑这个脚本，所以如果 Node 节点变为健康了，将自动的从 ResourceManager 的黑名单列表删除，节点的健康状况随着脚本的输出，如果变为不健康，在 ResourceManager web 接口上对管理员来说是可用的。这个时候节点的健康状况不会显示在web接口上。

在etc/hadoop/yarn-site.xml下，可以控制节点的健康检查脚本：

如果只是本地硬盘坏了，健康检查脚本将不会设置该节点为 ERROR。但是NodeManager 有能力来定期检查本地磁盘的健康（检查 nodemanager-local-dirs 和 nodemanager-log-dirs 两个目录），当达到yarn.nodemanager.disk-health-checker.min-healthy-disks 设置的阀值，则整个节点将标记为不健康。

4. Slaves File

所有 slave 的 hostname 或者 IP 都保存在etc/hadoop/slaves文件中，每行一个。脚本可以通过etc/hadoop/slaves文件去运行多台机器的命令。他不使用任何基于 Java 的 Hadoop 配置。为了使用这个功能，ssh 必须建立好使用账户才能运行 Hadoop。所以在安装 Hadoop 的时候，需要配置 ssh 登陆。

5. Hadoop Rack Awareness（机架感知）

很多 Hadoop 组件得益于机架感知，给性能和安全性带来了很大的提升，Hadoop 的守护进程调用管理配置的模块，获取到集群 slave 的机架信息，更多的机架感知信息，查看这里 http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/hadoop-project-dist/hadoop-common/RackAwareness.html。

使用 HDFS 时，强烈推荐使用机架感知。

6. 日志

Hadoop 使用 Apache log4j 作为日志框架，编辑etc/hadoop/log4j.properties文件来自定义日志的配置。

7. 操纵 Hadoop 集群

所有必备的配置都完成了，分发 HADOOP_CONF_DIR 配置文件到所有机器，所有机器安装 Hadoop 目录的路径应该是一样的。

在一般情况下，建议 HDFS 和 YARN 作为单独的用户运行。在大多数安装中，HDFS 执行 “hdfs”。YARN 通常使用“yarn”帐户。

Hadoop 启动

为了启动 Hadoop 集群，你需要启动 HDFS 和 YARN 集群。

第一次使用 HDFS 需要格式化。 作为 hdfs 格式化新分发的文件系统：

[hdfs]$ $HADOOP_PREFIX/bin/hdfs namenode -format <cluster_name>

作为 hdfs，通过如下命令启动 HDFS NameNode 到指定的节点 ：

[hdfs]$ $HADOOP_PREFIX/sbin/hadoop-daemon.sh --config $HADOOP_CONF_DIR --script hdfs start namenode

作为 hdfs，通过如下命令启动 HDFS DataNode 到每个指定的节点 ：

[hdfs]$ $HADOOP_PREFIX/sbin/hadoop-daemons.sh --config $HADOOP_CONF_DIR --script hdfs start datanode

作为 hdfs，如果 etc/hadoop/slaves 和 ssh 可信任访问已经配置，那么所有的 HDFS 进程都可以通过脚本工具来启动：

[hdfs]$ $HADOOP_PREFIX/sbin/start-dfs.sh

作为 yarn，通过下面的命令启动 YARN，运行指定的 ResourceManager ：

[yarn]$ $HADOOP_YARN_HOME/sbin/yarn-daemon.sh --config $HADOOP_CONF_DIR start resourcemanager

作为 yarn，运行脚本来启动从机上的所有 NodeManager：

[yarn]$ $HADOOP_YARN_HOME/sbin/yarn-daemons.sh --config $HADOOP_CONF_DIR start nodemanager

作为 yarn，启动本地化的 WebAppProxy 服务器。如果想使用大量的服务器来实现负载均衡，那么它就应该运行在它们各自机器之上：

[yarn]$ $HADOOP_YARN_HOME/sbin/yarn-daemon.sh --config $HADOOP_CONF_DIR start proxyserver

作为 yarn，如果 etc/hadoop/slaves 和 ssh 可信任访问已经配置，那么所有的 YARN 进程都可以通过脚本工具来启动:

[yarn]$ $HADOOP_PREFIX/sbin/start-yarn.sh

作为 mapred，根据下面的命令启动 MapReduce JobHistory Server ：

[mapred]$ $HADOOP_PREFIX/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh --config $HADOOP_CONF_DIR start historyserver

Hadoop 关闭

作为 hdfs，通过以下命令停止 NameNode：

[hdfs]$ $HADOOP_PREFIX/sbin/hadoop-daemon.sh --config $HADOOP_CONF_DIR --script hdfs stop namenode

作为 hdfs，运行脚本停止在所有从机上的所有 DataNode:

[hdfs]$ $HADOOP_PREFIX/sbin/hadoop-daemons.sh --config $HADOOP_CONF_DIR --script hdfs stop datanode

作为 hdfs，如果 etc/hadoop/slaves 和 ssh 可信任访问已经配置，那么所有的 HDFS 进程都可以通过脚本工具来关闭：

[hdfs]$ $HADOOP_PREFIX/sbin/stop-dfs.sh

作为 yarn，通过以下命令停止 ResourceManager:

[yarn]$ $HADOOP_YARN_HOME/sbin/yarn-daemon.sh --config $HADOOP_CONF_DIR stop resourcemanager

作为 yarn，运行一下脚本停止 slave 机器上的 NodeManager :

[yarn]$ $HADOOP_YARN_HOME/sbin/yarn-daemons.sh --config $HADOOP_CONF_DIR stop nodemanager

作为 yarn，如果 etc/hadoop/slaves 和 ssh 可信任访问已经配置，那么所有的 YARN 进程都可以通过脚本工具来关闭

[yarn]$ $HADOOP_PREFIX/sbin/stop-yarn.sh

作为 yarn，停止 WebAppProxy 服务器。由于负载均衡有可能设置了多个:

[yarn]$ $HADOOP_YARN_HOME/sbin/yarn-daemon.sh --config $HADOOP_CONF_DIR stop proxyserver

作为 mapred，通过以下命令停止 MapReduce JobHistory Server :

[mapred]$ $HADOOP_PREFIX/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh --config $HADOOP_CONF_DIR stop historyserver

8. Web 界面

当 Hadoop 启动后，可以查看如下 Web 界面：

例子：词频统计 WordCount 程序

下面是 Hadoop 提供的词频统计 WordCount 程序 示例。运行运行改程序之前，请确保 HDFS 已经启动。

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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 org.apache.hadoop.mapreduce.Counter;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
import org.apache.hadoop.util.StringUtils;

public class WordCount2 {

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

    static enum CountersEnum { INPUT_WORDS }

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    private boolean caseSensitive;
    private Set<String> patternsToSkip = new HashSet<String>();

    private Configuration conf;
    private BufferedReader fis;

    @Override
    public void setup(Context context) throws IOException,
        InterruptedException {
      conf = context.getConfiguration();
      caseSensitive = conf.getBoolean("wordcount.case.sensitive", true);
      if (conf.getBoolean("wordcount.skip.patterns", true)) {
        URI[] patternsURIs = Job.getInstance(conf).getCacheFiles();
        for (URI patternsURI : patternsURIs) {
          Path patternsPath = new Path(patternsURI.getPath());
          String patternsFileName = patternsPath.getName().toString();
          parseSkipFile(patternsFileName);
        }
      }
    }

    private void parseSkipFile(String fileName) {
      try {
        fis = new BufferedReader(new FileReader(fileName));
        String pattern = null;
        while ((pattern = fis.readLine()) != null) {
          patternsToSkip.add(pattern);
        }
      } catch (IOException ioe) {
        System.err.println("Caught exception while parsing the cached file '"
            + StringUtils.stringifyException(ioe));
      }
    }

    @Override
    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      String line = (caseSensitive) ?
          value.toString() : value.toString().toLowerCase();
      for (String pattern : patternsToSkip) {
        line = line.replaceAll(pattern, "");
      }
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line);
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
        Counter counter = context.getCounter(CountersEnum.class.getName(),
            CountersEnum.INPUT_WORDS.toString());
        counter.increment(1);
      }
    }
  }

  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();
    GenericOptionsParser optionParser = new GenericOptionsParser(conf, args);
    String[] remainingArgs = optionParser.getRemainingArgs();
    if (!(remainingArgs.length != 2 | | remainingArgs.length != 4)) {
      System.err.println("Usage: wordcount <in> <out> [-skip skipPatternFile]");
      System.exit(2);
    }
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount2.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

    List<String> otherArgs = new ArrayList<String>();
    for (int i=0; i < remainingArgs.length; ++i) {
      if ("-skip".equals(remainingArgs[i])) {
        job.addCacheFile(new Path(remainingArgs[++i]).toUri());
        job.getConfiguration().setBoolean("wordcount.skip.patterns", true);
      } else {
        otherArgs.add(remainingArgs[i]);
      }
    }
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs.get(0)));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs.get(1)));

    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

待输入的样本文件如下：

$ bin/hadoop fs -ls /user/joe/wordcount/input/
/user/joe/wordcount/input/file01
/user/joe/wordcount/input/file02

$ bin/hadoop fs -cat /user/joe/wordcount/input/file01
Hello World, Bye World!

$ bin/hadoop fs -cat /user/joe/wordcount/input/file02
Hello Hadoop, Goodbye to hadoop.

运行程序：

$ bin/hadoop jar wc.jar WordCount2 /user/joe/wordcount/input /user/joe/wordcount/output

输出如下：

$ bin/hadoop fs -cat /user/joe/wordcount/output/part-r-00000
Bye 1
Goodbye 1
Hadoop, 1
Hello 2
World! 1
World, 1
hadoop. 1
to 1

通过 DistributedCache 来设置单词过滤的策略：

$ bin/hadoop fs -cat /user/joe/wordcount/patterns.txt
\.
\,
\!
to

再次运行，这次增加了更多的选项：

$ bin/hadoop jar wc.jar WordCount2 -Dwordcount.case.sensitive=true /user/joe/wordcount/input /user/joe/wordcount/output -skip /user/joe/wordcount/patterns.txt

输出如下：

$ bin/hadoop fs -cat /user/joe/wordcount/output/part-r-00000
Bye 1
Goodbye 1
Hadoop 1
Hello 2
World 2
hadoop 1

再次运行，这次去掉了大小写敏感：

$ bin/hadoop jar wc.jar WordCount2 -Dwordcount.case.sensitive=false /user/joe/wordcount/input /user/joe/wordcount/output -skip /user/joe/wordcount/patterns.txt

输出如下：

$ bin/hadoop fs -cat /user/joe/wordcount/output/part-r-00000
bye 1
goodbye 1
hadoop 2
hello 2
horld 2

感谢各位的阅读！关于“Apache Hadoop核心组件有哪些”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！