为什么要在go语言中使用hadoop？
首先，go语言是google开发的一种新型编程语言，其具有高效的并发编程和内存管理能力，而且书写简单，编译速度快，极其适合用于开发高效的服务器程序。其次，hadoop提供了强大的分布式数据处理能力，可以高效地处理海量的数据，而且是一个开源的，免费的软件框架，可以快速地搭建大规模的分布式计算系统。
如何在go语言中使用hadoop？
go语言本身并不支持原生的hadoop编程，但是我们可以借助go语言的cgo特性，调用hadoop提供的c/c++接口来完成对hadoop的访问和操作。cgo是go语言提供的一种特性，可以让程序员在go语言中调用c/c++程序来完成特定的任务。
首先，我们需要在本地安装好hadoop和相应的c/c++开发库。对于常见的linux发行版，可以通过包管理器直接安装相关的依赖库，如libhadoop2.10.1、hadoop-c++-libs等。如果在windows系统下，则可以通过windows下的编译工具链来编译相应的c/c++库。
接下来，在go语言程序中使用cgo特性，启动hadoop的分布式计算任务。具体实现方式如下：
package main// #include "hdfs.h"import "c"import ( "fmt" "unsafe")func main() { const hadoopconfdir = "/etc/hadoop/conf" const hadoopaddress = "hdfs://localhost:9000" var buf [64]c.char c.hdfsgetdefaultconfigpath(&buf[0], 64) confdir := c.gostring(&buf[0]) if confdir == "" { confdir = hadoopconfdir } fs := c.hdfsnew(hadoopaddress, "default") defer c.hdfsdisconnect(fs) if fs == nil { panic(fmt.errorf("could not connect to hadoop namenode at: %s", hadoopaddress)) } basepath := c.cstring("/") defer c.free(unsafe.pointer(basepath)) fileinfo, _ := c.hdfslistdirectory(fs, basepath, nil) for i := 0; fileinfo[i] != nil; i++ { fileinfoentry := fileinfo[i] fmt.println(c.gostring(fileinfoentry.mname)) } c.hdfsfreefileinfo(fileinfo, 1)}
以上代码演示了如何在go语言程序中启动hadoop的分布式计算任务。其中，我们首先需要在程序中尝试使用libhdfs库中提供的c函数hdfsgetdefaultconfigpath获取hadoop配置文件的默认路径。如果获取失败，则使用hadoopconfdir常量指定的路径作为配置文件的路径。
接下来，我们使用hdfsnew函数来创建一个hadoop的文件系统对象fs，如果创建失败，则说明无法连接到hadoop的服务器，程序会立即出现错误。接着，我们执行hdfslistdirectory函数，列出hadoop文件系统中根目录下的所有文件和目录，并输出在控制台中。
最后，我们需要手动释放记忆体，并调用hdfsdisconnect函数来关闭hdfs文件系统对象。注意，为了正确地进行cgo内存分配和释放，在使用c语言对象指针时，需要使用c.cstring或c.gostring等cgo特定的函数将go语言字符串转换到c语言字符串，同时使用c.free函数来释放掉申请的c记忆体空间。
使用hadoop进行大数据排序
在实际的大规模数据处理中，经常需要对数据进行排序，以优化程序处理性能。以下演示在go语言中使用hadoop进行大数据排序：
package main// #include "hdfs.h"import "c"import ( "fmt" "unsafe")func main() { const hadoopaddress = "hdfs://localhost:9000" var buf [64]c.char c.hdfsgetdefaultconfigpath(&buf[0], 64) confdir := c.gostring(&buf[0]) if confdir == "" { panic(fmt.errorf("could not find hadoop configuration")) } fs := c.hdfsnew(hadoopaddress, "default") defer c.hdfsdisconnect(fs) const inputpath = "/input" const outputpath = "/output" inputpathc := c.cstring(inputpath) outputpathc := c.cstring(outputpath) defer c.free(unsafe.pointer(inputpathc)) defer c.free(unsafe.pointer(outputpathc)) sortjobconf := c.hdfsnewjobconf() defer c.hdfsdeletejobconf(sortjobconf) c.hdfsconfset(sortjobconf, c.cstring("mapred.reduce.tasks"), c.cstring("1")) const mapperfunc = `package main import ( "bufio" "fmt" "os" "sort" "strings" ) func main() { scanner := bufio.newscanner(os.stdin) var lines []string for scanner.scan() { lines = append(lines, scanner.text()) } sort.strings(lines) for _, str := range lines { fmt.println(str) } } ` const reducerfunc = "" c.hdfsrunstreaming(fs, sortjobconf, 1, &inputpathc, 1, &outputpathc, 1, (*c.char)(unsafe.pointer(&[]byte(mapperfunc)[0])), c.uint(len(mapperfunc)), (*c.char)(unsafe.pointer(&[]byte(reducerfunc)[0])), c.uint(len(reducerfunc)), ) fmt.println("finished sorting")}
以上代码演示了在go语言中使用hadoop进行大数据排序的方法。首先，我们创建一个hadoop job conf对象sortjobconf，并根据需求设置mapred.reduce.tasks参数，这里设置为1，表示只有一个reduce任务在执行。
接下来，我们定义一个mapperfunc函数，用于读取输入文件并按照字符串大小进行排序。reducerfunc为空函数，表示此次任务没有reduce步骤。
最后，我们使用hdfsrunstreaming函数来启动hadoop的流计算，将sortjobconf作为参数传入，同时指定输入和输出文件的路径以及mapper和reducer函数，以完成数据排序的任务。
总结
本文简要介绍了如何在go语言中使用hadoop进行大数据处理。首先，我们介绍了在go语言中使用cgo特性调用hadoop的c/c++接口的方法。接着，我们演示了如何使用hadoop进行大数据排序的方法。通过本文的介绍，读者可以了解到如何使用go语言和hadoop进行高效的大数据处理。
以上就是在go语言中使用hadoop实现高效的大数据处理的详细内容。