我想在hadoop中处理20 TB的pdf文件，这样每个pdf文件的每个输入都有一个输出

在Hadoop中处理20 TB的PDF文件，可以采用以下步骤：

1. 数据准备：将20 TB的PDF文件上传到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，确保文件在集群中的可访问性。
2. 数据处理：使用Hadoop的分布式计算框架MapReduce来处理PDF文件。MapReduce是Hadoop的核心组件，用于并行处理大规模数据集。
3. a. Map阶段：编写一个Map函数，将每个PDF文件作为输入，将其拆分为单个输入记录。每个输入记录包含PDF文件的一部分内容和相应的键值对。
4. b. Reduce阶段：编写一个Reduce函数，将Map阶段输出的键值对进行聚合和处理。在这个阶段，可以对PDF文件进行各种操作，如提取文本、分析结构、提取元数据等。
5. 输出结果：根据需求确定每个PDF文件的输出。可以将结果保存到HDFS中，或者将其导出到其他存储系统。

在处理20 TB的PDF文件时，可以考虑使用以下腾讯云产品和服务：

1. 腾讯云对象存储（COS）：用于存储和管理大规模的文件数据。可以将20 TB的PDF文件上传到COS中，并在Hadoop集群中访问这些文件。
2. 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供了Hadoop和Spark等分布式计算框架的托管服务。可以使用EMR来创建和管理Hadoop集群，以便处理大规模的PDF文件。
3. 腾讯云数据万象（CI）：提供了丰富的图像和文档处理能力。可以使用CI来处理PDF文件，如提取文本、转换格式、生成缩略图等。
4. 腾讯云云原生数据库TDSQL：用于存储和管理结构化数据。可以将处理后的PDF文件数据存储到TDSQL中，以便后续查询和分析。

请注意，以上仅为示例，具体的产品选择和配置应根据实际需求和情况进行。