大数据时代已经来临。海量数据成为了企业、政府等各个领域的重要资源。Hadoop作为一款分布式大数据处理框架，以其高效、稳定、可扩展等优势，成为了大数据处理领域的基石。本文将通过对Hadoop实例代码的深度解析，帮助读者更好地理解Hadoop的工作原理和实际应用。
一、Hadoop简介
Hadoop是由Apache软件基金会开发的一个开源项目，主要用于处理大规模数据集。它基于Google的MapReduce编程模型，采用分布式存储和计算技术，将数据存储在廉价的商用硬件上，实现海量数据的存储和处理。Hadoop主要由以下几个核心组件构成：
1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：负责存储海量数据，提供高吞吐量的数据访问。
2. Hadoop YARN：负责资源管理和调度，支持多种计算框架。
3. Hadoop MapReduce：负责数据处理，将任务分解为多个子任务并行执行。
4. Hadoop HBase：基于HDFS的分布式数据库，提供实时随机读写访问。
5. Hadoop Hive：提供数据仓库功能，将结构化数据存储在HDFS中，支持SQL查询。
二、Hadoop实例代码解析
1. HDFS实例代码
以下是一个简单的HDFS实例代码，用于在Hadoop集群中创建一个文件并写入数据：
```java
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
public class HdfsExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
conf.set(\
