实验内容
1. 启 动 全 分 布 模 式 Hadoop 集 群 ， 守护进程 包 括 NameNode 、 DataNode 、
SecondaryNameNode、ResourceManager、NodeManager 和 JobHistoryServer。
2. 在 Hadoop 集群主节点上搭建 MapReduce 开发环境 Eclipse。
3. 查看 Hadoop 自带的 MR-App 单词计数源代码 WordCount.java，在 Eclipse 项目
MapReduceExample 下建立新包 com.xijing.mapreduce，模仿内置的 WordCount 示例，自己编写一个 WordCount 程序，最后打包成 JAR 形式并在 Hadoop 集群上运行该 MR-App，查看运行结果。
4 分别在自编 MapReduce 程序 WordCount 运行过程中和运行结束后查看 MapReduce
Web 界面。
5. 分别在自编 MapReduce 程序 WordCount 运行过程中和运行结束后练习 MapReduce
Shell 常用命令。
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实验项目“MapReduce 编程”旨在让学生深入理解并熟练运用MapReduce编程模型，这是大数据处理领域中的核心技术之一。实验内容涵盖了从启动全分布模式的Hadoop集群到编写、运行和分析MapReduce应用程序的全过程。
实验启动了Hadoop集群的所有守护进程，包括NameNode（主节点，负责元数据管理）、DataNode（存储数据的节点）、SecondaryNameNode（辅助NameNode，用于周期性合并FsImage和EditLog，防止NameNode内存压力过大）、ResourceManager（资源调度器，负责任务分配）、NodeManager（工作节点，负责容器管理和任务执行）以及JobHistoryServer（存储作业历史信息）。这些守护进程确保了Hadoop集群的正常运行。
接着，实验在Hadoop集群的主节点上配置了MapReduce的开发环境，这里选择了Eclipse，而描述中提到的IDEA也是常见选择。开发者需要熟悉如何在IDE中设置Hadoop的环境，以便编写和调试MapReduce程序。
实验的核心部分是实现WordCount程序。WordCount是MapReduce的经典示例，它统计文本中单词的出现次数。在Eclipse或IDEA中，开发者创建了一个新的Java包，仿照Hadoop自带的WordCount.java，编写了自己的WordCount程序。完成后，将程序打包成JAR文件，上传至Hadoop集群，并提交作业运行。运行结果可以通过Hadoop的Web界面查看，这有助于理解MapReduce的工作流程。
在MapReduce Web界面上，可以监控作业的进度、任务分布以及资源使用情况。此外，通过Shell命令如`mapred job -status id`，可以在运行过程中和结束后跟踪作业状态，这有利于理解MapReduce的执行流程。
实验的总结与思考部分，强调了实验的目标在于理解和掌握MapReduce编程思想，了解MapReduce作业的执行流程，以及如何使用MapReduce Java API进行编程。此外，还包括在Hadoop集群上运行程序，利用Web界面和Shell命令进行监控和管理。通过实践，学生能够加深对MapReduce分区、分布式运行等核心概念的理解，并锻炼解决问题的能力。
这个实验项目全面地覆盖了MapReduce的基础知识和实践操作，对于提升学生的Hadoop技能和大数据处理能力有着显著效果。
