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MapReduce是一种编程模型，"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，我们通过Map函数来分布式处理输入数据，然后通过Reduce汇总结果并输出。其实这个概念有点类似于我们Java8中的StreamApi，有兴趣的同学也可以去看看。
MapReduce任务过程分为两个处理阶段，map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键-值对作为输入输出，键和值的类型由我们自己指定。通常情况map的输入内容键是LongWritable类型，为某一行起始位置相对于文件起始位置的偏移量；值是Text类型，为该行的文本内容。
前提条件
- 一个maven项目。
- 一台运行着hadoop的linux机器或者虚拟机，当然了hadoop集群也可以，如果你还没有的话可以戳这里。
我们编写一个MapReduce程序的一般步骤是：（1）map程序。（2）reduce程序。（3）程序驱动。下面我们就根据这个顺序来写一个简单的示例，这个例子是用来统计文件中每个字符出现的次数并输出。
项目依赖
我们先来解决一下依赖问题，在pom.xml中添加如下内容。
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
Map程序
我们继承Mapper类并重写了其map方法。Map阶段输入的数据是从hdfs中拿到的原数据，输入的key为某一行起始位置相对于文件起始位置的偏移量，value为该行的文本。输出的内容同样也为键-值对，这个时候输出数据的键值对的类型可以自己指定，在本例中key是Text类型的，value是LongWritable类型的。输出的结果将会被发送到reduce函数进一步处理。
public class CharCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 将这一行文本转为字符数组
char[] chars = value.toString().toCharArray();
for (char c : chars) {
// 某个字符出现一次，便输出其出现1次。
context.write(new Text(c + ""), new LongWritable(1));
}
}
}
Reduce程序
我们继承Reducer类并重写了其reduce方法。在本例中Reduce阶段的输入是Map阶段的输出，输出的结果可以作为最终的输出结果。相信你也注意到了，reduce方法的第二个参数是一个Iterable，MapReduce会将map阶段中相同字符的输出汇总到一起作为reduce的输入。
public class CharCountReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
long count = 0;
for (LongWritable value : values) {
count += value.get();
}
context.write(key, new LongWritable(count));
}
}
驱动程序
到目前为止，我们已经有了map程序和reduce程序，我们还需要一个驱动程序来运行整个作业。可以看到我们在这里初始化了一个Job对象。Job对象指定整个MapReduce作业的执行规范。我们用它来控制整个作业的运作，在这里我们指定了jar包位置还有我们的Map程序、Reduce程序、Map程序的输出类型、整个作业的输出类型还有输入输出文件的地址。
public class CharCountDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration configuration = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(configuration);
// Hadoop会自动根据驱动程序的类路径来扫描该作业的Jar包。
job.setJarByClass(cn.itweknow.mr.CharCountDriver.class);
// 指定mapper
job.setMapperClass(CharCountMapper.class);
// 指定reducer
job.setReducerClass(CharCountReducer.class);
// map程序的输出键-值对类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
// 输出键-值对类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
// 输入文件的路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
// 输入文件路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
boolean res = job.waitForCompletion(true);
System.exit(res?0:1);
}
}
你会发现我们初始化了一个空的Configuration，但是并没有进行任何的配置，其实当我们将其运行在一个运行着hadoop的机器上时，它会默认使用我们机器上的配置。在后续的文章中我也会写一下如何在程序中进行配置。
执行MapReduce作业
-
打包作业，我们需要将我们的MapReduce程序打成jar包。
mvn package -Dmaven.test.skip=true生成的jar包我们可以在target目录下找到。
-
将jar包复制到hadoop机器上。
-
在HDFS上准备好要统计的文件，我准备的文件在HDFS上的
/mr/input/目录下，内容如下。hello hadoop hdfs.I am coming. -
执行jar
hadoop jar mr-test-1.0-SNAPSHOT.jar cn.itweknow.mr.CharCountDriver /mr/input/ /mr/output/out.txt -
查看结果
先查看输出目录，结果如下，最终输出的结果就存放在/mr/output/part-r-00000文件中。root@test:~# hadoop fs -ls /mr/output Found 2 items -rw-r--r-- 1 root supergroup 0 2018-12-24 10:33 /mr/output/_SUCCESS -rw-r--r-- 1 root supergroup 68 2018-12-24 10:33 /mr/output/part-r-00000查看结果文件的具体内容：
root@test:~# hadoop fs -cat /mr/output/part-r-00000 4 . 2 I 1 a 2 c 1 d 2 e 1 f 1 g 1 h 3 i 1 l 2 m 2 n 1 o 4 p 1 s 1
最后，送上本文的源码地址，戳这里哦。
