# 机器学习的新引擎：Hadoop 与 Spark 的最佳实践探索
### Hadoop
Hadoop 是一个开源框架，由 Apache 软件基金会开发，用于在普通硬件集群上存储和处理大
量数据。它的核心组件包括：
1. **Hadoop Distributed File System (HDFS)** - 一个分布式文件系统，设计用于在多个服务器
上存储大量数据，提供高吞吐量的数据访问。
2. **MapReduce** - 一个编程模型和软件框架，用于在 Hadoop 集群上进行并行处理和分析
大规模数据集。
Hadoop 的特点：
- **可扩展性**：可以处理 PB 级别的数据。
- **可靠性**：通过数据复制（默认为 3 份）来保证数据的持久性和容错性。
- **成本效益**：可以在商用硬件上运行，降低成本。
- **支持多种数据源**：可以处理结构化、半结构化和非结构化数据。
在数据驱动的智能时代，机器学习已成为企业和研究者不可或缺的工具。Hadoop 和 Spark
作为大数据处理的两大支柱，它们在机器学习领域的应用尤为引人注目。本文将深入探讨
Hadoop 和 Spark 在机器学习中的一些最佳实践，并通过代码示例展示如何有效利用这些技
术解决实际问题。
## 引言
机器学习算法需要处理大量数据，而 Hadoop 和 Spark 提供了处理这些数据的基础设施。
Hadoop 以其高可靠性和可扩展性，适合于数据存储和批量处理；Spark 则以其快速和灵活的
特点，适合于迭代算法和实时处理。将两者结合使用，可以在机器学习任务中发挥巨大潜力。
## Hadoop 在机器学习中的应用
### 数据存储与预处理
Hadoop 的 HDFS（Hadoop Distributed File System）为机器学习提供了一个可靠的数据存储解
决方案。数据预处理是机器学习中的关键步骤，可以使用 Hadoop 的 MapReduce 来清洗和
转换原始数据。
#### 示例代码：使用 Hadoop MapReduce 进行数据预处理
```java
public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
