大数据学习记录（day5）-Hadoop之Mapper类和Reducer类代码学习

学习来源：http://www.aboutyun.com/thread-5597-1-1.html
http://www.aboutyun.com/thread-5598-1-1.html
说明：由于参考资料大多是2013年以前的，所以有些说法也许并不成立，请读者选择性吸收。

       今天继续来读代码，关于Hadoop之Mapper类和Reducer类。
       一、Mapper类。
      在Hadoop的mapper类中，有4个主要的函数，分别是：setup，clearup，map，run。代码如下：

protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
// NOTHING
}

protected void map(KEYIN key, VALUEIN value, 
                     Context context) throws IOException, InterruptedException {
context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);
}

protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
// NOTHING
}

public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
    setup(context);
    while (context.nextKeyValue()) {
      map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
    }
    cleanup(context);
  }
}

       由上面的代码，我们可以了解到，当调用到map时，通常会先执行一个setup函数，最后会执行一个cleanup函数。而默认情况下，这两个函数的内容都是nothing。因此，当map方法不符合应用要求时，可以试着通过增加setup和cleanup的内容来满足应用的需求。
       二、Reducer类。

       在Hadoop的reducer类中，有3个主要的函数，分别是：setup，clearup，reduce。代码如下：

  /**
   * Called once at the start of the task.
   */
  protected void setup(Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
    // NOTHING
  }

/**
   * This method is called once for each key. Most applications will define
   * their reduce class by overriding this method. The default implementation
   * is an identity function.
   */
  @SuppressWarnings("unchecked")
  protected void reduce(KEYIN key, Iterable values, Context context
                        ) throws IOException, InterruptedException {
    for(VALUEIN value: values) {
      context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);
    }
  }

/**
   * Called once at the end of the task.
   */
  protected void cleanup(Context context
                         ) throws IOException, InterruptedException {
    // NOTHING
  }

          在用户的应用程序中调用到reducer时，会直接调用reducer里面的run函数，其代码如下：

/*
   * control how the reduce task works.
   */
  @SuppressWarnings("unchecked")
  public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
    setup(context);
    while (context.nextKey()) {
      reduce(context.getCurrentKey(), context.getValues(), context);
      // If a back up store is used, reset it
      ((ReduceContext.ValueIterator)
          (context.getValues().iterator())).resetBackupStore();
    }
    cleanup(context);
  }
}

       由上面的代码，我们可以了解到，当调用到reduce时，通常会先执行一个setup函数，最后会执行一个cleanup函数。而默认情况下，这两个函数的内容都是nothing。因此，当reduce不符合应用要求时，可以试着通过增加setup和cleanup的内容来满足应用的需求。
小结：
       今天以阅读代码的形式学习了Hadoop中Mapper类和Reducer类的主要方法。