1. MapReduce使用
MapReduce是Hadoop中的分布式運算編程框架，只要按照其編程規范，只需要編寫少量的業務邏輯代碼即可實現
一個強大的海量數據並發處理程序
2. 運行Hadoop自帶的MapReduce程序（word count單詞統計功能）
1.在HDFS中創建層級目錄，並且上傳文件到指定目錄：hadoop fs -mkdir -p /wordcount/input
2.上傳文件到HDFS指定目錄：hadoop fs -put a.txt b.txt /wordcount/input
3.運行MapReduce程序的自帶jar包：cd /usr/local/src/hadoop-2.6.4/share/hadoop/mapreduce/
運行：hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/output
wordcount：jar包中需要運行的主類
/wordcount/input：wordcount主類需要的參數，指定數據文件目錄，統計里面的數據文件
/wordcount/output：統計文件后的結果保存目錄，必須要求改目錄不存在
4.查看輸出文件統計結果：hadoop fs -cat /wordcount/output/part-r-00000
自己寫MapReduce程序可參考這篇用MapReduce計算Pi的文章http://blog.csdn.net/mrbcy/article/details/61455917