本节书摘来自华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章，第2.7节，作者 张良均 樊哲 位文超 刘名军 许国杰 周龙 焦正升，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.7　本章小结

本章首先介绍了Hadoop的基本概念、原理以及Hadoop生态系统各个框架。接着，介绍了Hadoop的安装配置以及开发环境IDE配置。在此基础上介绍了Hadoop常用的集群命令、Hadoop MapReduce编程开发原理，针对MapReduce编程开发，详细介绍了Map-Reduce原理、单词计数源码分析，结合源码分析了MapReduce原理。在本章的最后两个小节，分别介绍了数据挖掘中的经典算法：K-Means算法、TF-IDF算法，并针对其Hadoop MapReduce实现进行了详细分析。同时，本章中包含大量动手实践章节，这些动手实践章节要求读者自行完成（部分有示例代码参考），通过这些动手实践环节，可以加深读者对Hadoop、Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce的理解，同时对如何针对经典算法或者单机算法使用Hadoop MapReduce模式来实现肯定会有自己的心得体会。

相信通过本章的学习，读者不仅可以对Hadoop、Hadoop MapReduce的原理有更深入的了解，而且对开发Hadoop MapReduce程序也可以说初窥门径了。