被老师要求做PPT给同学讲解一下程序4-7和实验三，只好再认真看下程序并重写了一次实验。重写时，就发现不少问题了。因为这些UNIX的实验网上有代码，所以抄袭借鉴的情况很严重（其实我研一写得也是借鉴的...），但网上能搜到的那几个代码，实在不敢恭维... 小错误不少，加上老师没给test，所以错了估计也发现不了，最典型的如第一个功能，要求是长度不大于4096字节，网上的程序好几个都是 statptr->st_size < 4096，应该是 statptr->st_size <= 4096 呐...
如果你搜到了我写的这个版本，那么恭喜你，你这个实验可以做的很完善。这篇文章可以让你更好的理解这个实验，而且我的代码经仔细修改，保证不坑你~
实验二计算 write 耗费的时间，来比较同步写和异步写的性能差异。显示的时间应当尽量接近write操作过程所花的时间。不要将从磁盘读文件的时间计入显示结果中。
实验要求程序必须指定输出的文件名，而该文件是否按同步方式打开，则是可以选择的。因此程序至少带一个、至多两个输入参数。程序默认从标准输入 STDIN_FILENO 读取输入文件，可以利用shell的输入定向功能选择具体的输入文件。
实验一利用课本第9页程序1-5的框架，实现允许输入命令带参数的简单shell。原来的实现是不能够带参数的。输入命令所能带的参数个数，只受到系统键盘输入缓冲区长度（以及shell输入缓冲区长度）的限制，该缓冲区的缺省长度是4096个字节。
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本教程介绍的是如何在 Ubuntu/CentOS 中使用 Eclipse 来开发 MapReduce 程序，在 Hadoop 2.6.0 下验证通过。虽然我们可以使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序，但毕竟编写代码不方便。使用 Eclipse，我们可以直接对 HDFS 中的文件进行操作，可以直接运行代码，省去许多繁琐的命令。
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网上的 MapReduce WordCount 教程对于如何编译 WordCount.java 几乎是一笔带过... 而有写到的，大多又是 0.20 等旧版本版本的做法，即 javac -classpath /usr/local/hadoop/hadoop-1.0.1/hadoop-core-1.0.1.jar WordCount.java，但较新的 2.X 版本中，已经没有 hadoop-core*.jar 这个文件，因此编辑和打包自己的MapReduce程序与旧版本有所不同。
本文以 Hadoop 2.6.0 单机模式环境下的 WordCount 实例来介绍 2.x 版本中如何编辑自己的 MapReduce 程序。
博主最近在学hadoop，而且在本实验室一位大神的指导下，我已配置好hadoop2.4.1开发环境，还没有配置或者不会配置的，请看链接hadoop单机版配置。由于之前运行的都是hadoop自带的实例，但是对于个人学习而言，肯定是要自己编写实现类以及编译运行实现类，因此博主就撰写了这篇文章，希望对学习hadoop的同道中人有所帮助。
本教程讲述如何配置 Hadoop 集群，默认读者已经掌握了 Hadoop 的单机伪分布式配置，否则请先查看Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置 或 CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置。
本教程由厦门大学数据库实验室出品，转载请注明。本教程适合于原生 Hadoop 2，包括 Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1 等版本，主要参考了官方安装教程，步骤详细，辅以适当说明，保证按照步骤来，都能顺利安装并运行 Hadoop。另外有Hadoop安装配置简略版方便有基础的读者快速完成安装。
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当开始着手实践 Hadoop 时，安装 Hadoop 往往会成为新手的一道门槛。尽管安装其实很简单，书上有写到，官方网站也有 Hadoop 安装配置教程，但由于对 Linux 环境不熟悉，书上跟官网上简略的安装步骤新手往往 Hold 不住。加上网上不少教程也甚是坑，导致新手折腾老几天愣是没装好，很是打击学习热情。
本教程由厦门大学数据库实验室出品，转载请注明。本教程适合于原生 Hadoop 2，包括 Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1 等版本，主要参考了官方安装教程，步骤详细，辅以适当说明，相信按照步骤来，都能顺利安装并运行Hadoop。另外有Hadoop安装配置简略版方便有基础的读者快速完成安装。此外，希望读者们能多去了解一些 Linux 的知识，以后出现问题时才能自行解决。
为了方便学习本教程，请读者们利用Linux系统中自带的firefox浏览器打开本指南进行学习。
Hadoop安装文件，可以到Hadoop官网下载，也可以点击这里从百度云盘下载（提取码：99bg），进入该百度云盘链接后，找到Hadoop安装文件hadoop-2.7.1.tar.gz（本教程也可以用于安装Hadoop 2.7.1版本）。