MapReduce
MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型。它的任务过程分为两个处理阶段： map 阶段和 reduce 阶段。每阶段都以 键-值对 作为输入和输出，其类型由我们按需选择。我们还需要写两个函数： map 函数和 reduce 函数。
map 函数由Mapper类来表示，后者声明一个抽象的 map() 方法。Mapper类是一个泛型类型，它有四个形参类型，分别指定 map 函数的输入键、输入值、输出键、输出值的类型。
同样， reduce 函数也有四个形式参数类型用于指定输入和输出类型。 reduce 函数的输入类型必须匹配 map 函数的输出类型。
WordCount单词统计
首先有这么一个文件,文件内容如下:
hello world hello java
hello hadoop
那么hadoop是怎么做单词统计的呢？我们用步骤来描述下:
- 第一步:读取这个文件,按行来将这个文件每一行的单词给拆分出来,然后形成很多key/value的结果,处理完就是这样
<hello,1>
<world,1>
<hello,1>
<java,1>
<hello,1>
<hadoop,1> - 第二步:排序
排序完会变成这样的结果
<hadoop,1>
<hello,1>
<hello,1>
<hello,1>
<java,1>
<world,1> - 第三步:合并
合并后的结果如下
<hadoop,1>
<hello,1,1,1>
<java,1>
<world,1> - 第四步:汇聚结果
<hadoop,1>
<hello,3>
<java,1>
<world,1>
第二步和第三步是hadoop框架帮助我们完成的，我们实际上需要写代码的地方是第一步和第四步。 第一步对应的就是Map的过程，第四步对应的是Reduce的过程。
WordCount源码分析
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCount {
// TokenizerMapper作为Map阶段，需要继承Mapper，并重写map()函数
public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
//这个泛型声明告诉MapReduce框架，Mapper的输入是不加限制的通用对象和文本，而输出是文本和整数
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);//IntWritable 是 Hadoop 提供的用于表示整数的数据类型。这里是为每个单词设置一个计数，表示单词在文本中出现的次数
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
// 用StringTokenizer作为分词器，对value进行分词
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());//默认情况下使用空格作为分隔符。
// 遍历分词后结果
while (itr.hasMoreTokens()) {
// itr.nextToken() 逐个获取单词。每个String类型的单词都会被设置到 Text 类型的 word 变量中
word.set(itr.nextToken());
// 将(word,1)，即(Text,IntWritable)写入上下文context，供后续Reduce阶段使用
context.write(word, one);
}
}
}
// IntSumReducer作为Reduce阶段，需要继承Reducer，并重写reduce()函数
public static class IntSumReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
//reduce方法对每个键（单词）的值列表进行迭代，累加计算单词出现的总次数，并将结果输出为(word, total_count)。
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
// 遍历map阶段输出结果中的values中每个val，累加至sum
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
// 将sum设置入IntWritable类型result
result.set(sum);
// 通过上下文context的write()方法，输出结果(key, result)，即(Text,IntWritable)
context.write(key, result);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 加载hadoop配置
Configuration conf = new Configuration();
// 校验命令行输入参数,确保用户提供了输入路径和输出路径
if (args.length < 2) {
System.err.println("Usage: wordcount <in> [<in>...] <out>");//要求用户提供输入路径（可能是多个），然后一个输出路径。
System.exit(2);//在这里，退出码是 2，通常表示程序由于错误的使用方式而被终止
}
// 构造一个Job实例job，并命名为"word count"
Job job = new Job(conf, "word count");
// 设置jar,指定运行该作业的Jar文件。Hadoop利用方法中的类来查找包含它的JAR文件，进而找到相关的JAR文件。
job.setJarByClass(WordCount.class);
// 设置Mapper
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
// 设置Combiner
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
// 设置Reducer
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
// 设置OutputKey
job.setOutputKeyClass(Text.class);
// 设置OutputValue
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 添加输入路径。通过循环，将所有的输入路径添加到作业的配置中
for (int i = 0; i < args.length - 1; ++i) {
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[i]));
}
// 添加输出路径。通常是HDFS上的一个目录
FileOutputFormat.setOutputPath(job,
new Path(args[args.length - 1]));
// 等待作业job运行完成并退出
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
