1. MapReduce使用
MapReduce是Hadoop中的分布式运算编程框架，只要按照其编程规范，只需要编写少量的业务逻辑代码即可实现
一个强大的海量数据并发处理程序
2. 运行Hadoop自带的MapReduce程序（word count单词统计功能）
1.在HDFS中创建层级目录，并且上传文件到指定目录：hadoop fs -mkdir -p /wordcount/input
2.上传文件到HDFS指定目录：hadoop fs -put a.txt b.txt /wordcount/input
3.运行MapReduce程序的自带jar包：cd /usr/local/src/hadoop-2.6.4/share/hadoop/mapreduce/
运行：hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/output
wordcount：jar包中需要运行的主类
/wordcount/input：wordcount主类需要的参数，指定数据文件目录，统计里面的数据文件
/wordcount/output：统计文件后的结果保存目录，必须要求改目录不存在
4.查看输出文件统计结果：hadoop fs -cat /wordcount/output/part-r-00000
自己写MapReduce程序可参考这篇用MapReduce计算Pi的文章http://blog.csdn.net/mrbcy/article/details/61455917