大数据时代，Unix系统的分布式计算是否成为趋势？

随着互联网的发展和数字化的普及，数据量日益庞大，大数据时代已经悄然而至。为了解决海量数据的处理和分析问题，分布式计算逐渐成为了一种主流的计算模式。那么在这个大数据时代，Unix系统的分布式计算是否成为了趋势呢？

Unix系统是一种多用户、多任务、支持多线程和多进程的操作系统，其具有良好的稳定性和可靠性，因此在分布式计算中也得到了广泛的应用。Unix系统的分布式计算可以通过多种方式实现，例如通过远程过程调用（rpc）、消息队列（Message Queue）等方式进行通信和数据交换。在这里，我们将重点介绍Unix系统下的分布式计算框架——Apache hadoop。

Apache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。它基于分布式文件系统hdfs和分布式计算框架mapReduce，可以实现海量数据的高效处理和分析。在Hadoop中，数据被分为多个块，并分别存储在不同的节点上。MapReduce框架将任务分解成多个子任务，分别在不同的节点上并行执行，最后将结果合并返回。

下面我们通过一个简单的示例来演示Hadoop的使用。假设我们有一个包含大量数字的文本文件，我们需要对这些数字进行求和。首先，我们需要将文本文件上传到HDFS上，可以通过以下命令实现：

$ hadoop fs -put input.txt /input

其中，hadoop fs命令用于与HDFS进行交互，-put参数表示上传文件，input.txt为要上传的文件名，/input为HDFS上的目录名。

接下来，我们需要编写MapReduce程序来实现求和。在Hadoop中，MapReduce程序通常由两个部分组成：Map和Reduce。Map将输入数据分解成多个key-value对，Reduce将相同key的value进行合并。我们可以使用Java编写MapReduce程序，具体代码如下：

import java.io.IOException;
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;

public class Sum {

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

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

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] nums = value.toString().split(" ");
            for(String num : nums){
                word.set("sum");
                context.write(word, new IntWritable(Integer.parseInt(num)));
            }
        }
    }

    public static class SumReducer 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();
        Job job = Job.getInstance(conf, "sum");
        job.setjarByClass(Sum.class);
        job.setMapperClass(SumMapper.class);
        job.setCombinerClass(SumReducer.class);
        job.setReducerClass(SumReducer.class);
        job.setOutpuTKEyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

在Map中，我们将文本文件中的每个数字都映射成一个key-value对，其中key为"sum"，value为数字。在Reduce中，我们将所有的数字相加求和，并输出结果。最后，我们可以使用以下命令来运行MapReduce程序：

$ hadoop jar sum.jar Sum /input /output

其中，sum.jar为编译后的Java程序，Sum为程序入口类，/input为输入文件路径，/output为输出文件路径。

综上所述，Unix系统的分布式计算已经成为了大数据时代的趋势，而Apache Hadoop则是一种非常优秀的分布式计算框架。通过上述示例，我们可以了解到Hadoop的基本使用方法，相信它会在日后的大数据处理和分析中起到重要的作用。